AI Image Classification (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
Condizione: Nuovo
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Paperback. Part of the Practical Tech Guide Series, this book focuses on what actually matters: how to take a folder of images and turn it into a working model you understand and control. You don't need a machine learning background. If you can run a command and open a browser, you can follow this guide from start to finish. Inside, you'll learn: - What image classification is and how it works (in simple terms)- How to prepare and organise your own image dataset- How to train models locally on your own machine- How to choose the right architecture (PyTorch and TensorFlow)- How to read accuracy, loss, and training results with confidence- How to improve your model with better data and tuning- When to use local training vs cloud or browser-based tools Everything is built around a simple, open-source training tool with a browser-based interface - so you can focus on results, not boilerplate code. No deep math. No unnecessary theory. No black boxes. Whether you're experimenting with AI, building a small project, or working with sensitive data you don't want to upload to the cloud, this guide gives you a clear, practical path. If you want to train AI image models locally - and actually understand what you're doing - this book is for you. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. …
Codice articolo 9798257878367
- Titolo
- AI Image Classification (Paperback)
- Autore
- Quiet Line Press
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798257878367
- Serie
- Libro 2 di 15: The Practical Tech Guide Series
You don’t need a machine learning background. If you can run a command and open a browser, you can follow this guide from start to finish.
Inside, you’ll learn:
• What image classification is and how it works (in simple terms)
• How to prepare and organise your own image dataset
• How to train models locally on your own machine
• How to choose the right architecture (PyTorch and TensorFlow)
• How to read accuracy, loss, and training results with confidence
• How to improve your model with better data and tuning
• When to use local training vs cloud or browser-based tools
Everything is built around a simple, open-source training tool with a browser-based interface — so you can focus on results, not boilerplate code.
No deep math. No unnecessary theory. No black boxes.
Whether you're experimenting with AI, building a small project, or working with sensitive data you don’t want to upload to the cloud, this guide gives you a clear, practical path.
If you want to train AI image models locally — and actually understand what you're doing — this book is for you.
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Stevenage, Regno Unito
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