内のモジュールとしても利用できます。実務経験は必要ありません。サイトでも入手できます。個人の写真の検索をリリースし、ユーザーが画像内のオブジェクトに基づいてライブラリで写真を取得できるようになりました。チェンジャーとして広く認識されるようになりました。ソフトウェアが画像を人間の基準に分類し、次のような方法で価値を高めることができる概念実証です。ユーザーは「beach」のようなラベルで写真をタグ付けする必要がなくなり、画像コンテンツを分類できます。これにより、数百から数千もの画像のセットを管理するのに非常に手間のかかる作業が不要になります。ユーザーは検索キーワードを使用して、これまでにない方法でタグが付けられている可能性がある写真を検索して検索できます。「ヤシの木」と検索すると、背景にヤシの木がある休暇の写真がすべて表示されます。シャム猫とアビス猫を認識する)がユーザーに効果的に影響を及ぼし、ドメインに関する知識を増強する可能性があります。画像分類の仕組み画像分類は教師あり学習の問題です。クラスのセット(画像内で識別するオブジェクト)を定義し、ラベル付けされたサンプル写真を使用してそれらを認識するようにモデルをトレーニングします。モデルは、生の入力データをモデルへの入力として使用していました。示すように、元のピクセルデータだけでは、画像でキャプチャされたオブジェクトの無数のバリエーションを網羅するのに十分な安定性の表現は提供されません。ライティング、カメラアングル、カメラのフォーカスはすべて、生のピクセルデータに変動が生じる場合があります。値の加重平均を取るだけでは補正できません。さまざまな背景や照明条件で、猫の写真をさまざまなポーズで撮影できます。この多様性を考慮してピクセルデータを平均しても、有意義な情報は得られません。ヒストグラム、テクスチャ、図形など、ピクセルデータから派生した新機能が追加されています。このアプローチの欠点は、調整する入力が大量にあり、特徴量エンジニアリングが大きな負担となったことです。猫の分類器の場合、どの色が最も関連性がありましたか。機能を正確に調整する必要があったため、堅牢なモデルの構築は非常に困難で、精度が損なわれました。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。