Costruire un'interfaccia App di Machine Learning

L'apprendimento automatico è fondamentalmente un modo che i nostri programmi e applicazioni possono imparare dai diversi dati che sono passati nella nostra applicazione per fare previsioni, in base alle informazioni ricevute. Un ottimo modo per utilizzare il deep learning per classificare le immagini è costruire una rete neurale convoluta (CNN). La libreria Keras in Python rende semplice costruire una Cnn. Questo è un corso online gratuito che ti introduce a Keras e imparerai la differenza tra TensorFlow e Keras. Un dataset in machine learning è semplicemente una raccolta di pezzi di dati che possono essere trattati da un computer come un'unica unità per scopi analitici e di previsione. Questo significa che i dati raccolti dovrebbero essere resi uniformi e comprensibili per una macchina che non veda dati allo stesso modo degli esseri umani. Questo corso spiega come funziona una Cnn e come classificare le immagini.

Prossimo, imparerai come eseguire i valori attraverso gli strati convoluttivi e tutta la lavorazione cool che devi fare. Il materiale descrive come costruire la tua Cnn usando Keras. L'obiettivo del machine learning è quello di imitare la mente umana. Può essere utilizzato per identificare cose come oggetti o immagini, fare previsioni e anche analizzare e identificare il discorso. Questo corso ti insegna come costruire un'app in grado di riconoscere la scrittura a mano utilizzando il Core ML. Spiega il processo di importazione di Core ML ad un progetto per utilizzarlo. Questo corso ti insegna come eseguire il riconoscimento della scrittura OCR (riconoscimento dei caratteri ottici) utilizzando OpenCV, Keras e TensorFlow. Capirete il processo coinvolto nel fare una previsione utilizzando Core ML per creare un gestore di richieste. Questo corso ti insegna come gestire il risultato dato da Core ML e utilizzare il risultato a ciclo attraverso. Scoprirete ciò che è richiesto per determinare quale numero si sta effettivamente preannunciando.

Finalmente, imparerai tutto quello che devi sapere per iniziare a costruire app più intelligenti e i tuoi modelli di machine learning. Core ML è la fondazione per i quadri e le funzionalità specifiche del dominio. Supporta Vision per l'analisi delle immagini, e Natural Language for processing text. Core ML supporta anche Speech per la conversione dell'audio in testo, e Sound Analysis per l'identificazione dei suoni in audio. Questo corso vi introdurrà il Core Machine Learning, come funziona e come utilizzarlo correttamente. Ti dà le conoscenze hands-on su come integrare correttamente l'apprendimento automatico in app iOS. Sarete guidati su come realizzare un layout di flusso della vista della raccolta di una UI personalizzata (interfaccia utente). Questo corso sarà di beneficio per gli sviluppatori di siti web e applicativi, e gli analisti digitali o di dati con conoscenza di base dell'ambiente Python.