Construindo uma Interface de App Machine Learning

O aprendizado de máquina é basicamente uma maneira que nossos programas e aplicativos podem aprender com diferentes dados que foram passados em nosso aplicativo para fazer previsões, com base nas informações que foram recebidas. Uma ótima maneira de usar o aprendizado profundo para classificar as imagens é construir uma rede neural convolutional (CNN). A biblioteca Keras em Python torna simples a construção de uma CNN. Este é um curso online gratuito que o apresenta a Keras e você aprenderá a diferença entre TensorFlow e Keras. Um dataset em aprendizado de máquina é simplesmente uma coleção de peças de dados que podem ser tratadas por um computador como uma única unidade para fins analíticos e de predição. Isso significa que os dados coletados devem ser feitos uniformes e compreensíveis para uma máquina que não vê dados da mesma forma que os humanos. Este curso explica como funciona uma CNN e como classificar imagens.

Em seguida, você aprenderá como executar valores através de camadas convolucionais, e todo o processamento legal que você precisa fazer. O material descreve como construir sua CNN usando Keras. O objetivo do aprendizado de máquina é mimetizar a mente humana. Ele pode ser usado para identificar coisas como objetos ou imagens, fazer previsões e até mesmo analisar e identificar discurso. Este curso ensina como construir um app que possa reconhecer a escrita à mão usando Core ML. Ele explica o processo de importação do Core ML para um projeto com o intuito de utilizá-lo. Este curso ensina como realizar o reconhecimento de escrita OCR (reconhecimento de caracteres ópticos) usando OpenCV, Keras e TensorFlow. Você entenderá o processo envolvido em fazer uma predição usando Core ML para criar um manipulador de solicitação. Este curso ensina como lidar com o resultado dado a partir do Core ML e utilizar o resultado para o ciclo através. Você descobrirá o que é necessário a fim de determinar que número você está realmente predique.

Finalmente, você vai aprender tudo o que precisa saber para começar a construir apps mais inteligentes e seus próprios modelos de aprendizado de máquina. Core ML é a base para frameworks e funcionalidades específicas de domínio. Ele suporta Visão para análise de imagens, e Linguagem Natural para processamento de texto. Core ML também suporta o Speech para converter áudio em texto, e Análise de Som para identificação de sons em áudio. Este curso irá apresentá-lo ao Core Machine Learning, como ele funciona, e como utilizá-lo adequadamente. Ele dá a você conhecimento prático sobre como integrar corretamente o aprendizado de máquina em apps iOS. Você será orientado sobre como fazer um layout de fluxo de visualização de UI (interface com o usuário) personalizado. Este curso será de benefício para os desenvolvedores de website e aplicativos, e analistas digitais ou de dados com conhecimentos básicos do ambiente Python.