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電腦視覺機器學習實務|建立端到端的影像機器學習
作者:
Valliappa Lakshmanan, Martin Gorner, Ryan Gillard
譯者:
楊新章
分類:
電腦與網路
/
資料庫
出版社:
美商歐萊禮中文書
出版日期:2022/6/22
ISBN:9786263242074
書籍編號:kk0551498
頁數:504
定價:
780
元
優惠價:
82
折
640
元
書價若有異動,以出版社實際定價為準
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內容簡介
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「本書全面介紹深度電腦視覺的最先進作法,在Keras中建構端到端生產系統,提供經過實戰檢驗的最佳實務解決方案。」 —François Chollet 深度學習研究者和Keras創造者 這本實用指南向您展示了如何使用機器學習模型從影像中淬取資訊。ML工程師和資料科學家將會學習經過驗證的ML技術來解決各種影像問題,包括分類、物件偵測、自編碼器、影像產生、計數和圖說產生。本書卓越的介紹了端到端深度學習:資料集建立、資料前置處理、模型設計、模型訓練、評估、部署和可解釋性。 Google工程師Valliappa Lakshmanan、Martin Görner和Ryan Gillard向您展示了如何開發準確且可解釋的電腦視覺ML模型,並使用強大的ML架構以靈活且可維護的方式將它們投入大規模生產。您將學習如何使用以TensorFlow和Keras編寫的模型進行設計、訓練、評估和預測。 您將學習如何: •為電腦視覺任務設計機器學習架構 •選擇適合您的任務的模型(例如ResNet、SqueezeNet或EfficientNet) •建立端到端ML生產線來訓練、評估、部署和解釋您的模型 •前置處理影像以進行資料擴增進行並支援可學習性 •納入可解釋性和負責任的AI的最佳實務 •將影像模型部署為Web服務或在邊緣設備上 •監控和管理機器學習模型
前言 第1章電腦視覺之機器學習 第2章視覺機器學習模型 第3章影像視覺 第4章物件偵測與影像分割 第5章建立視覺資料集 第6章前置處理 第7章訓練生產線 第8章模型品質和持續評估 第9章模型預測 第10章生產 ML 的趨勢 第11章進階視覺問題 第12章影像和文本產生 後記 索引
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