Creación de una interfaz de aplicación de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es básicamente una forma en que nuestros programas y aplicaciones pueden aprender de diferentes datos que se han pasado a nuestra aplicación para hacer predicciones, basándose en la información que se recibió. Una gran manera de usar el aprendizaje profundo para clasificar las imágenes es construir una red neuronal convolucional (CNN). La biblioteca de Keras en Python hace que sea sencillo construir una CNN. Se trata de un curso online gratuito que te presenta Keras y aprenderás la diferencia entre TensorFlow y Keras. Un conjunto de datos en el aprendizaje automático es simplemente una colección de piezas de datos que pueden ser tratadas por una computadora como una sola unidad para fines analíticos y de predicción. Esto significa que los datos recogidos deben ser uniformes y comprensibles para una máquina que no ve datos de la misma manera que lo hacen los humanos. Este curso explica cómo funciona una CNN y cómo clasificar las imágenes.

A continuación, aprenderá a ejecutar valores a través de capas convolucionales y todo el proceso de refrigeración que necesita hacer. El material describe cómo construir su CNN usando Keras. El objetivo del aprendizaje automático es imitar la mente humana. Se puede usar para identificar cosas como objetos o imágenes, hacer predicciones e incluso analizar e identificar el habla. Este curso te enseña cómo construir una aplicación que pueda reconocer la escritura a mano usando Core ML. Explica el proceso de importación de Core ML a un proyecto para poder utilizarlo. Este curso le enseña a realizar el reconocimiento de escritura a mano OCR (reconocimiento óptico de caracteres) utilizando OpenCV, Keras y TensorFlow. Entenderá el proceso implicado en la realización de una predicción utilizando Core ML para crear un manejador de solicitudes. Este curso le enseña cómo manejar el resultado dado desde Core ML y utilizar el resultado para pasar el ciclo. Descubrirá lo que es necesario para determinar el número que realmente está prediciendo.

Por último, usted va a aprender todo lo que necesita saber para empezar a construir aplicaciones más inteligentes y sus propios modelos de aprendizaje automático. Core ML es la base para la funcionalidad y los marcos específicos del dominio. Da soporte a Visión para analizar imágenes y lenguaje natural para procesar texto. Core ML también soporta Speech para convertir audio a texto, y Sound Analysis para identificar sonidos en audio. Este curso le presentará a Core Machine Learning, cómo funciona, y cómo utilizarlo correctamente. Te da conocimientos prácticos sobre cómo integrar correctamente el aprendizaje automático en las aplicaciones de iOS. Se le guiará sobre cómo crear un diseño de flujo de vista de colección de interfaz de usuario (interfaz de usuario) personalizada. Este curso será beneficioso para los desarrolladores de sitios web y aplicaciones, y los analistas digitales o de datos con conocimientos básicos del entorno de Python.