Création d'une interface d'application d'apprentissage machine

L'apprentissage machine est essentiellement une façon dont nos programmes et applications peuvent apprendre de différentes données qui ont été transmises à notre application pour faire des prédictions, en fonction des informations qui ont été reçues. Une excellente façon d'utiliser l'apprentissage profond pour classifier les images est de construire un réseau neuronal convolutionnaire (CNN). La bibliothèque Keras en Python permet de construire un CNN. Il s'agit d'un cours en ligne gratuit qui vous présente Keras et vous apprendrez la différence entre TensorFlow et Keras. Un ensemble de données sur l'apprentissage automatique est simplement une collection de données qui peuvent être traitées par un ordinateur en tant qu'unité unique à des fins d'analyse et de prévision. Cela signifie que les données recueillies doivent être uniformes et compréhensibles pour une machine qui ne voit pas les données de la même façon que les humains. Ce cours explique comment fonctionne un CNN et comment classer les images.

Ensuite, vous allez apprendre à exécuter des valeurs à l'aide de couches convolutionnelles, et tout le processus de refroidissement que vous devez effectuer. Le matériel décrit comment construire votre CNN en utilisant Keras. Le but de l'apprentissage automatique est d'imiter l'esprit humain. Il peut être utilisé pour identifier des objets comme des objets ou des images, faire des prédictions et même analyser et identifier le discours. Ce cours vous apprend à construire une application capable de reconnaître l'écriture à l'aide de Core ML. Il explique le processus d'importation de Core ML dans un projet afin de l'utiliser. Ce cours vous apprend à reconnaître l'écriture de caractères OCR (reconnaissance optique des caractères) en utilisant OpenCV, Keras et TensorFlow. Vous allez comprendre le processus impliqué dans la réalisation d'une prévision à l'aide de Core ML pour créer un gestionnaire de requêtes. Ce cours vous apprend à gérer le résultat de Core ML et à utiliser le résultat pour le cycle. Vous découvrirez ce qui est requis pour déterminer le nombre que vous prévenez réellement.

Enfin, vous allez apprendre tout ce dont vous avez besoin pour commencer à construire des applications plus intelligentes et vos propres modèles d'apprentissage automatique. Core ML est la base de la fonctionnalité et des cadres spécifiques au domaine. Il prend en charge la vision pour l'analyse des images, et la langue naturelle pour le traitement du texte. Core ML prend également en charge le discours de conversion audio en texte, et Sound Analysis pour l'identification des sons en audio. Ce cours vous initiera à Core Machine Learning, comment il fonctionne et comment l'utiliser correctement. Il vous donne des connaissances pratiques sur la façon d'intégrer correctement l'apprentissage automatique dans les applications iOS. Vous serez guidé sur la manière de créer un agencement de flux de vues d'interface utilisateur personnalisées (interface utilisateur). Ce cours sera utile aux développeurs de sites Web et d'applications, ainsi qu'aux analystes de données numériques ou de données ayant une connaissance de base de l'environnement Python.