Practical Machine Learning For Computer Vision Av Valliappa Lakshmanan, Martin Goerner, Ryan Gillard

Utforsk mulighetene med Practical Machine Learning For Computer Vision

Er du klar til å dykke ned i verden av maskinlæring og datavisjon? Boken Practical Machine Learning For Computer Vision av de anerkjente forfatterne Valliappa Lakshmanan, Martin Goerner og Ryan Gillard gir deg verktøyene du trenger for å analysere og forstå bilder på en ny og spennende måte. Her får du praktiske eksempler og dybdeinnsikt i hvordan du kan bruke ML-teknikker til å løse virkelige problemer.

Lær grunnleggende og avanserte teknikker

I denne boken vil du lære:

• Design av ML-arkitektur for datavisjonsoppgaver
• Valg av modeller som ResNet, SqueezeNet og EfficientNet
• Opprette en end-to-end ML-pipeline for trening, evaluering og distribusjon
• Forbehandling av bilder for datagenerering og læring
• Inkorporering av forklarlighet og ansvarlig AI i prosjektene dine
• Distribuere bildemodeller som webtjenester eller på edge-enheter
• Overvåke og administrere ML-modeller effektivt

Praktisk tilnærming til datavisjon

Boken tar deg gjennom de essensielle stegene, fra datasettopprettelse til modelltrening, og gir deg en solid forståelse av helheten i dyplæring. Med praktiske øvelser kan du forvente å mestre ferdighetene som trengs for å utvikle både nøyaktige og forklarlige ML-modeller – og til og med implementere dem i stor skala.

Er dette boken for deg?

Enten du er maskinlæringsingeniør, dataforsker, eller bare nyfiken på den spennende verden av datavisjon, vil Practical Machine Learning For Computer Vision av Valliappa Lakshmanan, Martin Goerner, og Ryan Gillard være en uvurderlig ressurs. Skaff deg boken som vil hjelpe deg å forstå, anvende og utvikle dine egne maskinlæringsmodeller i en praktisk setting. Klargjør deg for å forandre hvordan du ser på bilder - og få insight som kan forandre bransjen!