DenseNet Image Prediction Playground to projekt, który jest częścią marzenia zespołu Mosesa Olafenwa i Johna Olafenwa, aby wykorzystać praktyczne możliwości w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji dla nie-programistów i przeciętnych użytkowników komputerów. Ten projekt jest pierwszym krokiem, który, mamy nadzieję, stanie się głównym zastosowaniem nowoczesnej technologii, w której komputery, smartfony, urządzenia i systemy brzegowe będą miały wbudowane najnowocześniejsze funkcje uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji bez konieczności łączenia się z usługi oparte na chmurze.
Jest to seria programów Windows zbudowanych przy użyciu czystych bibliotek Pythona i kodu. Każdy z programów jest przyjazną dla użytkownika demonstracją Klasyfikacji Obrazów opartą na określonym modelu klasyfikacji obrazów popularnych algorytmów uczenia maszynowego przeszkolonych w zestawie danych ImageNet (1000 obiektów obiektowych). Każdy program udostępnia interfejs użytkownika, w którym użytkownicy mogą wybrać obraz ze swojego folderu systemu Windows, podczas gdy program przetwarza wybrany obraz i daje 10 najlepszych wyników obiektów wykrytych z procentowym prawdopodobieństwem na każdy wynik.
Komentarze nie znaleziono