Серия
Глубокое обучение с помощью ML.NET: классификация изображений [8 из 8]
Глубокое обучение позволяет использовать множество других сценариев с использованием звука, изображений, текста и других типов данных. Узнайте, как создать модель классификации изображений для классификации цветов (daisies, роз и т. д.).
Следуйте: Pranav Rastogi
Смотреть всю серию здесь
Скачайте Visual Studio 2019 здесь
Скачайте .NET Core 3.0 здесь
Дополнительные сведения о машинного обучения .NET:
- Классификация изображений с помощью ML.NET
- Что такое конструктор моделей и как это работает?
- построитель моделей ML.NET
- Начало работы с ML.NET
- Примеры репозитория GitHub: ML .NET,ML.NET
Следите за нами: Twitter,Facebook,Blogs,Shows and Podcasts
Полезные ссылки: Learn .NET, .Документация по сообществу NET, .NET
Глубокое обучение позволяет использовать множество других сценариев с использованием звука, изображений, текста и других типов данных. Узнайте, как создать модель классификации изображений для классификации цветов (daisies, роз и т. д.).
Следуйте: Pranav Rastogi
Смотреть всю серию здесь
Скачайте Visual Studio 2019 здесь
Скачайте .NET Core 3.0 здесь
Дополнительные сведения о машинного обучения .NET:
- Классификация изображений с помощью ML.NET
- Что такое конструктор моделей и как это работает?
- построитель моделей ML.NET
- Начало работы с ML.NET
- Примеры репозитория GitHub: ML .NET,ML.NET
Следите за нами: Twitter,Facebook,Blogs,Shows and Podcasts
Полезные ссылки: Learn .NET, .Документация по сообществу NET, .NET
Хотите оставить отзыв? Сообщить о проблеме можно здесь.