Evrişimli sinir ağındaki (CNN) evrişimlerin amacı nedir?
Evrişimli sinir ağları (CNN'ler), bilgisayarlı görme alanında devrim yarattı ve görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve görüntü bölümlendirme gibi görüntüyle ilgili çeşitli görevler için başvurulan mimari haline geldi. CNN'lerin kalbinde, girdi görüntülerinden anlamlı özelliklerin çıkarılmasında çok önemli bir rol oynayan evrişim kavramı yatıyor. Amacı
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme, Evrişim sinir ağı (CNN), Pytorch ile Convnet'e Giriş, Sınav incelemesi
Görüntüleri ağdan geçirmeden önce neden düzleştirmemiz gerekiyor?
Görüntüleri bir sinir ağından geçirmeden önce düzleştirmek, görüntü verilerinin ön işlenmesinde çok önemli bir adımdır. Bu işlem, iki boyutlu bir görüntünün tek boyutlu bir diziye dönüştürülmesini içerir. Görüntüleri düzleştirmenin birincil nedeni, girdi verilerini sinir sistemi tarafından kolayca anlaşılabilecek ve işlenebilecek bir formata dönüştürmektir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme, Sinir ağı, Sinir ağı kurmak, Sınav incelemesi
Evrişimli sinir ağlarında (CNN'ler) yer alan temel adımlar nelerdir?
Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve görüntü bölümleme gibi çeşitli bilgisayarlı görme görevlerinde yaygın olarak kullanılan bir tür derin öğrenme modelidir. Bu çalışma alanında, CNN'lerin otomatik olarak öğrenme ve görüntülerden anlamlı özellikler çıkarma yetenekleri nedeniyle oldukça etkili olduğu kanıtlanmıştır.
Derin öğrenmede cv2 kitaplığını kullanarak görüntüleri nasıl yeniden boyutlandırabilirsiniz?
Görüntülerin yeniden boyutlandırılması, görüntülerin giriş boyutlarını standartlaştırmamıza ve hesaplama karmaşıklığını azaltmamıza olanak tanıdığından, derin öğrenme görevlerinde yaygın bir ön işleme adımıdır. Python, TensorFlow ve Keras ile derin öğrenme bağlamında cv2 kitaplığı, görüntüleri yeniden boyutlandırmak için kullanışlı ve etkili bir yol sağlar. Görüntüleri yeniden boyutlandırmak için
"Veri tasarrufu değişkeni", modelin tahmin amacıyla harici görüntülere erişmesine ve kullanmasına nasıl izin verir?
"Veri tasarrufu değişkeni", bir modelin Python, TensorFlow ve Keras ile derin öğrenme bağlamında tahmin amacıyla harici görüntülere erişmesini ve bunları kullanmasını sağlamada çok önemli bir rol oynar. Harici kaynaklardan görüntülerin yüklenmesi ve işlenmesi için bir mekanizma sağlar, böylece modelin yeteneklerini genişletir ve tahminlerde bulunmasına olanak tanır.
Akciğer taramalarının 2D görüntülerini OpenCV kullanarak nasıl yeniden boyutlandırabiliriz?
Akciğer taramalarının 2B görüntülerini OpenCV kullanarak yeniden boyutlandırmak, Python'da uygulanabilecek birkaç adımı içerir. OpenCV, görüntü işleme ve bilgisayarla görme görevleri için güçlü bir kitaplıktır ve görüntüleri işlemek ve yeniden boyutlandırmak için çeşitli işlevler sağlar. Başlamak için OpenCV'yi yüklemeniz ve gerekli kitaplıkları Python'unuza aktarmanız gerekir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, TensorFlow ile EITC/AI/DLTF Derin Öğrenme, Kaggle akciğer kanseri tespit yarışmasına sahip 3 boyutlu evrişimli sinir ağı, görselleştirme, Sınav incelemesi
Air Cognizer uygulamasında kullanılan üç model neydi ve ilgili amaçları nelerdi?
Air Cognizer uygulaması, her biri makine öğrenimi tekniklerini kullanarak hava kalitesini tahmin etmede belirli bir amaca hizmet eden üç farklı model kullanır. Bu modeller Evrişimli Sinir Ağı (CNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağı ve Rastgele Orman (RF) algoritmasıdır. CNN modeli öncelikle görüntü işleme ve özellik çıkarmadan sorumludur. Bu
- 1
- 2