Thực hành học máy: Phân loại hình ảnh
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Các bước tiếp theo
Xem phần
Tài liệu tham khảo bổ sung để biết thêm tài nguyên về việc phân loại hình ảnh và mạng nơron tích chập.
Ngoài ra, hãy truy cập vào trang Tìm hiểu về AI của Google để tiếp tục tìm hiểu về công nghệ học máy.
Tài liệu đọc thêm
A. Geitgey. "Công nghệ học máy thật thú vị! Phần 3: Học sâu và mạng nơron tích chập". Ngày 13 tháng 6 năm 2016.
U. Karn (ujjwalkarn). "Nội dung giải thích trực quan về mạng nơron tích chập". Ngày 11 tháng 8 năm 2016.
A. Karpathy. "Những điều tôi học được khi so tài với ConvNet trên ImageNet". Ngày 2 tháng 9 năm 2014.
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. "Thử thách nhận dạng hình ảnh trên quy mô lớn của ImageNet". Ngày 1 tháng 9 năm 2014.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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."]]
