Над проектом работали следующие люди: Джайшрути Махадеван , Салони Агравал , Ниммиша Горакссакар и Адитья Нараянан Благодаря развитию технологий могут быть реализованы эффективные подходы к обнаружению и диагностике кожных инфекций. Теперь через несколько дней классификация изображений и анализ различных кожных заболеваний на основе шаблонов возможны с помощью различных компьютерных технологий. Машинное обучение, глубокое обучение и искусственные нейронные сети — это..

В современном быстро меняющемся мире сочетание искусственного интеллекта и компьютерного зрения открывает новую эру инноваций. Представьте себе систему, которая не только распознает рукописные цифры в режиме реального времени, но и внимательно следит за ограничениями скорости, и все это благодаря передовым алгоритмам. В этой статье мы углубимся в разработку передовой системы распознавания цифр в реальном времени, ее интеграцию с OpenCV для захвата цифр в реальном времени, а также..

Цель Основная цель этого проекта — реализовать классификацию изображений в наборе данных kaggle для выражения лицевых эмоций ( https://www.kaggle.com/datasets/samaneheslamifar/facial-emotion-expressions?datasetId=2876250 ). Этот набор данных содержит наборы данных для обучения и проверки, имеющие 48 x 48 пикселей, изображения в градациях серого из более чем 3000 изображений для 7 эмоций, а именно: гнев, отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, нейтральность. Эти изображения..

В сегодняшнюю эпоху, основанную на данных, прогнозирование результатов матчей превратилось из простых предположений в сложное взаимодействие алгоритмов и статистики. Подпитываемый моей страстью к футболу и науке о данных, я приступил к личному проекту, стремясь объединить эти миры. Цель была двоякая: спрогнозировать результаты матчей Премьер-лиги на сезон 22/23 с помощью глубокого обучения и построить эффективный конвейер машинного обучения с использованием Python и TensorFlow. Этот..

Обзор В этой статье мы обсудим модель обнаружения опухоли головного мозга и предоставим исчерпывающее руководство по ее созданию с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Мы начнем с введения концепции обнаружения опухоли головного мозга и объяснения лежащих в ее основе механизмов. Далее мы дадим обзор набора данных, использованного в этом проекте, который состоит из МРТ-изображений мозга и доступен на Kaggle. Наконец, мы проведем вас через пошаговый процесс создания этой..

Определение проекта Обзор проекта Область машинного обучения (МО), которая всегда была мне очень интересна, — это глубокое обучение и его способности помогать в выполнении повседневных задач. Например, я разговаривал с несколькими специалистами по данным и инженерами по машинному обучению, чтобы использовать возможности Сверточных нейронных сетей (CNN или ConvNet) , чтобы помочь с автоматизацией упаковки еды в компании по заказу еды или помочь определить, сколько объектов..