Practical Machine Learning for Computer Vision

Lingua: inglese

Editore: O'Reilly Media, US, 2021

1098102363 / 9781098102364

Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA

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This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with proven ML techniques. This book provides a great introduction to end-to-end deep learning: dataset creation, data preprocessing, model design, model training, evaluation, deployment, and interpretability.Google engineers Valliappa Lakshmanan, Martin Goerner, and Ryan Gillard show you how to develop accurate and explainable computer vision ML models and put them into large-scale production using robust ML architecture in a flexible and maintainable way. You'll learn how to design, train, evaluate, and predict with models written in TensorFlow or Keras.You'll learn how to:Design ML architecture for computer vision tasksSelect a model (such as ResNet, SqueezeNet, or EfficientNet) appropriate to your taskCreate an end-to-end ML pipeline to train, evaluate, deploy, and explain your modelPreprocess images for data augmentation and to support learnabilityIncorporate explainability and responsible AI best practicesDeploy image models as web services or on edge devicesMonitor and manage ML models.…

Codice articolo LU-9781098102364

Titolo
Practical Machine Learning for Computer Vision
Autore
Valliappa Lakshmanan, Martin Goerner, Ryan Gillard
Editore
O'Reilly Media, US
Anno di pubblicazione
2021
Condizione
New
Rilegatura
Paperback
Lingua
inglese
ISBN 10
1098102363
ISBN 13
9781098102364

Rarewaves USA

HEBRON, KY, U.S.A.

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