Для решения такой задачи можно использовать глубокое обучение, в частности, свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN).

Одним из наиболее популярных фреймворков для работы с нейросетями является TensorFlow. Он имеет широкие возможности для создания, обучения и использования моделей глубокого обучения.

Для начала необходимо собрать набор данных из скриншотов. Обычно, для обучения свёрточной нейронной сети необходимо большое количество данных, но для начала можно попробовать обучить модель на небольшом количестве скриншотов.

Далее можно создать архитектуру свёрточной нейронной сети, например, состоящую из нескольких свёрточных слоев, слоёв объединения и полносвязных слоёв. После этого необходимо обучить модель на наборе данных и провести тестирование на новых скриншотах.

Для работы с TensorFlow можно использовать язык Python и его библиотеки, такие как NumPy, OpenCV и Matplotlib.

Точность обучения нейронной сети зависит от качества данных и архитектуры модели. Поэтому в случае недостаточного количества данных или сложности задачи может потребоваться дополнительное исследование и эксперименты с архитектурой модели.
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ คุณสามารถใช้การเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) หนึ่งในเฟรมเวิร์กยอดนิยมสำหรับการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียมคือ TensorFlow มีความสามารถอย่างกว้างขวางสำหรับการสร้าง การฝึกอบรม และการใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ขั้นแรก คุณต้องรวบรวมชุดข้อมูลจากภาพหน้าจอ โดยทั่วไปแล้ว การฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก แต่ก่อนอื่น คุณสามารถลองฝึกโมเดลบนภาพหน้าจอจำนวนไม่มากได้ ถัดไป คุณสามารถสร้างสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมแบบหมุนได้ ตัวอย่างเช่น ซึ่งประกอบด้วยเลเยอร์แบบหมุนหลายชั้น เลเยอร์ที่รวมกลุ่ม และเลเยอร์ที่เชื่อมต่อโดยสมบูรณ์ หลังจากนี้ คุณจะต้องฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลและทดสอบกับภาพหน้าจอใหม่ หากต้องการทำงานกับ TensorFlow คุณสามารถใช้ภาษา Python และไลบรารีของภาษาดังกล่าว เช่น NumPy, OpenCV และ Matplotlib ความแม่นยำของการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลและสถาปัตยกรรมของแบบจำลอง ดังนั้นในกรณีที่ข้อมูลไม่เพียงพอหรือมีความซับซ้อนของปัญหา อาจจำเป็นต้องมีการวิจัยและการทดลองเพิ่มเติมเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมแบบจำลอง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence