ML Practicum: klasyfikacja obrazów
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Następne kroki
Więcej materiałów na temat klasyfikacji obrazów i konwolucyjnych sieci neuronowych znajdziesz w sekcji
Dodatkowe materiały do czytania.
Aby dowiedzieć się więcej o systemach uczących się, odwiedź stronę Naucz się więcej o sztucznej inteligencji od Google.
Dodatkowe materiały
A. Geitgey. „Uczenie maszynowe to świetna zabawa. Część 3. Głębokie uczenie się i splotowe sieci neuronowe. 13 czerwca 2016 r.
U. Karn (ujjwalkarn). „Intuicyjne wyjaśnienie działania sieci neuronowych konwolucyjnych”. 11 sierpnia 2016 r.
A. Karpathy. „What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet” 2 września 2014 r.
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A.
Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, A. Berg, L. Fei-Fei. „ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge”. 1 września 2014 r.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-01-13 UTC."],[[["\u003cp\u003eThis content directs users to further resources for learning about image classification and convolutional neural networks.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReaders are encouraged to explore external websites like "Learn with Google AI" and various articles for a deeper understanding of the subject.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eArticles by Geitgey, Karn, Karpathy, and Russakovsky et al.are recommended for supplementary information.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\nNext Steps\n----------\n\nSee the [Additional Reading](#additional-reading) section for more resources on image classification and convolutional neural networks.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nAnd visit [Learn with Google AI](https://ai.google/education/) to continue your machine learning education.\n\n\n### Additional Reading\n\nA. Geitgey. \"[Machine Learning is Fun! Part 3: Deep Learning and Convolutional Neural Networks](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-3-deep-learning-and-convolutional-neural-networks-f40359318721).\" June 13, 2016.\n\nU. Karn (ujjwalkarn). \"[An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks](https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/).\" August 11, 2016.\n\nA. Karpathy. [\"What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet](http://karpathy.github.io/2014/09/02/what-i-learned-from-competing-against-a-convnet-on-imagenet/).\" September 2, 2014.\n\nO. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A.\nKarpathy, A. Khosla, M. Bernstein, A. Berg, L. Fei-Fei. \"[ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge](https://arxiv.org/abs/1409.0575).\" September 1, 2014."]]
