that incorporate data preparation model training serving and monitoring in large scale environments. ' The book "Practical Machine Learning for Computer Vision" provides an in-depth exploration of the application of machine learning models in image processing, highlighting their potential to revolutionize various industries such as healthcare, manufacturing, retail, and more. The authors, who are experienced Google engineers, offer a comprehensive guide on how to develop accurate and explainable computer vision models using TensorFlow and Keras. They emphasize the importance of understanding the technological process of developing modern knowledge to ensure humanity's survival and unity in a world filled with technological advancements. The book begins by discussing the evolution of technology and its impact on society, stressing the need for a personal paradigm that can help individuals comprehend and adapt to the rapid changes in the tech landscape. It emphasizes the significance of developing a deeper understanding of the technological process to harness its power and avoid its potential risks. By doing so, readers will be better equipped to navigate the complexities of modern technology and contribute to its positive development. The authors then delve into the realm of computer vision, explaining the different types of image problems and their applications in various industries. They explore the use of machine learning models for tasks such as classification, object detection, autoencoders, image generation, and captioning, demonstrating their ability to extract valuable information from images. Throughout the book, they utilize simple language and accessible terminology to make complex concepts more approachable for readers without extensive technical backgrounds. The main focus of the book is on practical techniques and best practices for implementing machine learning models in computer vision.

, которые включают в себя обучение модели подготовки данных, обслуживание и мониторинг в крупномасштабных средах ". Книга «Практическое машинное обучение для компьютерного зрения» дает глубокое исследование применения моделей машинного обучения в обработке изображений, подчеркивая их потенциал революционизировать различные отрасли, такие как здравоохранение, производство, розничная торговля и многое другое. Авторы, являющиеся опытными инженерами Google, предлагают исчерпывающее руководство по разработке точных и объяснимых моделей компьютерного зрения с использованием TensorFlow и Keras.Они подчеркивают важность понимания технологического процесса развития современных знаний для обеспечения выживания и единства человечества в мире, наполненном технологическими достижениями. Книга начинается с обсуждения эволюции технологий и их влияния на общество, подчеркивая необходимость личной парадигмы, которая может помочь людям понять и адаптироваться к быстрым изменениям технологического ландшафта. В нем подчеркивается важность развития более глубокого понимания технологического процесса, чтобы использовать его мощь и избежать его потенциальных рисков. Тем самым читатели будут лучше подготовлены к тому, чтобы ориентироваться в сложностях современных технологий и способствовать их позитивному развитию. Затем авторы углубляются в область компьютерного зрения, объясняя различные типы проблем с изображениями и их применение в различных отраслях. Они изучают использование моделей машинного обучения для таких задач, как классификация, обнаружение объектов, автоэнкодеры, генерация изображений и субтитры, демонстрируя свою способность извлекать ценную информацию из изображений. На протяжении всей книги они используют простой язык и доступную терминологию, чтобы сделать сложные концепции более доступными для читателей без обширного технического опыта. Основное внимание в книге уделяется практическим приемам и лучшим практикам реализации моделей машинного обучения в компьютерном зрении.

, qui comprennent la formation, la maintenance et la surveillance de modèles de production de données dans des environnements à grande échelle ". livre « Practical Machine arning for Computer Vision » fournit une étude approfondie de l'application des modèles de Machine arning dans le traitement d'images, soulignant leur potentiel pour révolutionner diverses industries telles que les soins de santé, la fabrication, le commerce de détail et bien plus encore. s auteurs, qui sont des ingénieurs expérimentés de Google, offrent un guide complet pour développer des modèles de vision par ordinateur précis et compréhensibles en utilisant TensorFlow et Keras.Ils soulignent l'importance de comprendre le processus technologique de développement des connaissances modernes pour assurer la survie et l'unité de l'humanité dans un monde rempli de progrès technologiques. livre commence par discuter de l'évolution des technologies et de leur impact sur la société, soulignant la nécessité d'un paradigme personnel qui peut aider les gens à comprendre et à s'adapter aux changements rapides du paysage technologique. Il souligne l'importance de développer une meilleure compréhension du processus technologique afin d'exploiter sa puissance et d'éviter ses risques potentiels. Ainsi, les lecteurs seront mieux préparés à s'orienter vers la complexité des technologies modernes et à contribuer à leur développement positif. s auteurs examinent ensuite le domaine de la vision par ordinateur, expliquant les différents types de problèmes d'images et leur application dans différentes industries. Ils étudient l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour des tâches telles que la classification, la détection d'objets, les encodeurs automatiques, la génération d'images et les sous-titres, démontrant leur capacité à extraire des informations précieuses des images. Tout au long du livre, ils utilisent un langage simple et une terminologie accessible pour rendre les concepts complexes plus accessibles aux lecteurs sans une vaste expérience technique. livre se concentre sur les techniques pratiques et les meilleures pratiques pour mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique dans la vision par ordinateur.

que incluyen capacitación en modelos de producción de datos, mantenimiento y monitoreo en entornos a gran escala ". libro «Practical Machine arning for Computer Vision» ofrece una profunda investigación sobre la aplicación de modelos de aprendizaje automático en el procesamiento de imágenes, destacando su potencial para revolucionar diversas industrias como la salud, la fabricación, el comercio minorista y más. autores, que son ingenieros experimentados de Google, ofrecen una guía exhaustiva para desarrollar modelos precisos y explicables de visión informática utilizando TensorFlow y Keras.Subrayan la importancia de comprender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno para garantizar la supervivencia y la unidad de la humanidad en un mundo lleno de avances tecnológicos. libro comienza discutiendo la evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad, destacando la necesidad de un paradigma personal que pueda ayudar a las personas a comprender y adaptarse a los rápidos cambios del panorama tecnológico. Destaca la importancia de desarrollar una mayor comprensión del proceso tecnológico para aprovechar su poder y evitar sus riesgos potenciales. De esta manera, los lectores estarán mejor preparados para navegar por las complejidades de la tecnología moderna y contribuir a su desarrollo positivo. A continuación, los autores profundizan en el campo de la visión informática, explicando los diferentes tipos de problemas con las imágenes y su aplicación en diferentes industrias. Estudian el uso de modelos de aprendizaje automático para tareas como clasificación, detección de objetos, codificadores automáticos, generación de imágenes y subtítulos, demostrando su capacidad para extraer información valiosa de las imágenes. A lo largo del libro utilizan un lenguaje sencillo y una terminología accesible para hacer conceptos complejos más accesibles a los lectores sin una amplia experiencia técnica. libro se centra en las técnicas prácticas y las mejores prácticas para implementar modelos de aprendizaje automático en visión por computadora.

, que incluem treinamento de modelo de produção de dados, manutenção e monitoramento em ambientes de grande escala ". O livro «Aprendizagem de Máquinas Práticas para Visão Computacional» oferece uma pesquisa profunda sobre a aplicação de modelos de aprendizagem de máquinas no processamento de imagens, enfatizando seu potencial de revolucionar vários setores, como saúde, produção, varejo e muito mais. Os autores, que são engenheiros experientes do Google, oferecem uma orientação completa para desenvolver modelos precisos e explicáveis de visão computador.Eles ressaltam a importância de compreender o processo tecnológico de desenvolvimento dos conhecimentos modernos para garantir a sobrevivência e a unidade da humanidade em um mundo repleto de avanços tecnológicos. O livro começa por discutir a evolução da tecnologia e seus efeitos na sociedade, enfatizando a necessidade de um paradigma pessoal que possa ajudar as pessoas a compreender e se adaptar às mudanças rápidas da paisagem tecnológica. Ele enfatiza a importância de desenvolver uma compreensão mais profunda do processo tecnológico para usar o seu poder e evitar os seus riscos potenciais. Com isso, os leitores estarão mais preparados para orientar as complexidades da tecnologia moderna e promover o seu desenvolvimento positivo. Em seguida, os autores se aprofundam na área de visão do computador, explicando os diferentes tipos de problemas de imagem e sua aplicação em diferentes setores. Eles estudam o uso de modelos de aprendizado de máquina para tarefas como classificação, detecção de objetos, encoders automáticos, geração de imagens e legendas, demonstrando sua capacidade de extrair informações valiosas de imagens. Ao longo do livro, eles usam uma linguagem simples e terminologia acessível para tornar os conceitos complexos mais acessíveis aos leitores sem uma vasta experiência técnica. O livro é focado em técnicas práticas e melhores práticas para a implementação de modelos de aprendizado de máquina na visão computacional.

, che includono la formazione di modelli di elaborazione dei dati, la manutenzione e il monitoraggio in ambienti su larga scala ". Il libro «Apprendimento automatico pratico per la visione informatica» fornisce una ricerca approfondita sull'utilizzo dei modelli di apprendimento automatico nell'elaborazione delle immagini, sottolineando il loro potenziale di rivoluzionare diversi settori come la sanità, la produzione, il commercio al dettaglio e molto altro ancora. Gli autori, ingegneri esperti di Google, offrono una guida completa per lo sviluppo di modelli di visione informatica accurati e spiegabili con TensorFlow Keras.Sottolineano l'importanza di comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne per garantire la sopravvivenza e l'unità dell'umanità in un mondo pieno di progressi tecnologici. Il libro inizia discutendo dell'evoluzione della tecnologia e del loro impatto sulla società, sottolineando la necessità di un paradigma personale che possa aiutare le persone a comprendere e adattarsi ai rapidi cambiamenti del panorama tecnologico. Sottolinea l'importanza di sviluppare una maggiore comprensione del processo tecnologico per sfruttarne la potenza ed evitare potenziali rischi. In questo modo, i lettori saranno meglio preparati per orientarsi nella complessità delle tecnologie moderne e contribuire al loro sviluppo positivo. Poi gli autori approfondiscono il campo della visione informatica, spiegando i diversi tipi di problemi con le immagini e la loro applicazione in diversi settori. Studiano l'utilizzo di modelli di apprendimento automatico per operazioni quali classificazione, rilevamento di oggetti, autocoder, generazione di immagini e sottotitoli, dimostrando la loro capacità di estrarre informazioni preziose dalle immagini. Per tutto il libro utilizzano un linguaggio semplice e una terminologia accessibile per rendere i concetti complessi più accessibili ai lettori senza un'ampia esperienza tecnica. Il libro si concentra sulle tecniche pratiche e sulle best practice per la realizzazione di modelli di apprendimento automatico nella visione informatica.

, die die Schulung des Datenaufbereitungsmodells, die Wartung und Überwachung in großen Umgebungen umfassen ". Das Buch „Practical Machine arning for Computer Vision“ bietet eine eingehende Untersuchung der Anwendung von Machine-arning-Modellen in der Bildverarbeitung und unterstreicht ihr Potenzial, verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und mehr zu revolutionieren. Die Autoren, die erfahrene Google-Ingenieure sind, bieten eine umfassende Anleitung zur Entwicklung präziser und erklärbarer Computer-Vision-Modelle mit TensorFlow und Keras. e betonen, wie wichtig es ist, den technologischen Prozess der Entwicklung modernen Wissens zu verstehen, um das Überleben und die Einheit der Menschheit in einer Welt voller technologischer Fortschritte zu gewährleisten. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Entwicklung der Technologie und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft und betont die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas, das den Menschen helfen kann, die rasanten Veränderungen in der technologischen Landschaft zu verstehen und sich daran anzupassen. Es betont, wie wichtig es ist, ein tieferes Verständnis des technologischen Prozesses zu entwickeln, um seine Macht zu nutzen und seine potenziellen Risiken zu vermeiden. Dadurch werden die ser besser darauf vorbereitet, die Komplexität moderner Technologien zu navigieren und zu ihrer positiven Entwicklung beizutragen. Die Autoren vertiefen sich dann in das Gebiet der Computer Vision und erklären die verschiedenen Arten von Bildproblemen und ihre Anwendung in verschiedenen Branchen. e untersuchen die Verwendung von Machine-arning-Modellen für Aufgaben wie Klassifizierung, Objekterkennung, Auto-Encoder, Bilderzeugung und Untertitel und demonstrieren ihre Fähigkeit, wertvolle Informationen aus Bildern zu extrahieren. Während des gesamten Buches verwenden sie eine einfache Sprache und zugängliche Terminologie, um komplexe Konzepte für ser ohne umfangreiche technische Erfahrung zugänglicher zu machen. Der Schwerpunkt des Buches liegt auf praktischen Techniken und Best Practices zur Implementierung von Machine-arning-Modellen in Computer Vision.

, który obejmuje przygotowanie modelu danych szkolenia, konserwacji i monitorowania w środowiskach wielkoskalowych. "Książka "Praktyczne uczenie maszynowe dla wizji komputerowej" dostarcza dogłębnych badań nad zastosowaniem modeli uczenia maszynowego w przetwarzaniu obrazu, podkreślając ich potencjał do rewolucjonizacji różnych gałęzi przemysłu, takich jak opieka zdrowotna, produkcja, handel detaliczny i inne. Autorzy, którzy są doświadczeni inżynierowie Google, oferują kompleksowy przewodnik do opracowania dokładnych i wyjaśnionych modeli wizji komputera za pomocą TensorFlow i Keras. Podkreślają znaczenie zrozumienia procesu technologicznego rozwoju nowoczesnej wiedzy, aby zapewnić przetrwanie i jedność ludzkości w świecie pełnym postępu technologicznego. Książka zaczyna się od omówienia ewolucji technologii i jej wpływu na społeczeństwo, podkreślając potrzebę osobistego paradygmatu, który może pomóc ludziom zrozumieć i dostosować się do szybkich zmian w krajobrazie technologicznym. Podkreśla znaczenie pogłębienia zrozumienia tego procesu w celu wykorzystania jego mocy i uniknięcia potencjalnych zagrożeń. Dzięki temu czytelnicy będą lepiej przygotowani do nawigacji po złożonościach nowoczesnych technologii i przyczynią się do ich pozytywnego rozwoju. Następnie autorzy zagłębiają się w dziedzinę wizji komputerowej, wyjaśniając różne rodzaje problemów z obrazem i ich zastosowanie w różnych branżach. Badają wykorzystanie modeli uczenia maszynowego do zadań takich jak klasyfikacja, wykrywanie obiektów, autoenkodery, generowanie obrazów i napisy, wykazując swoją zdolność do wydobywania cennych informacji z obrazów. W książce wykorzystują prosty język i dostępną terminologię, aby złożone koncepcje były bardziej dostępne dla czytelników bez szerokiego doświadczenia technicznego. Książka skupia się na praktycznych technikach i najlepszych praktykach wdrażania modeli uczenia maszynowego w wizji komputerowej.

, שכוללים הכנת נתונים הדרכה, תחזוקה, וניטור בסביבות גדולות בקנה מידה. הספר ”Practical Machine arning for Computer Vision” מספק מחקר מעמיק של יישום מודלים ללימוד מכונה בעיבוד תמונה, המדגיש את הפוטנציאל שלהם לחולל מהפכה בתעשיות שונות כגון בריאות, ייצור, קמעונאות ועוד. המחברים, המהנדסים המנוסים של גוגל, מציעים מדריך מקיף לפיתוח מודלים מדויקים ומוסברים של ראייה ממוחשבת באמצעות TensorFlow ו ־ Karas. הם מדגישים את החשיבות של הבנת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני כדי להבטיח את הישרדותה ואחדותה של האנושות בעולם מלא התקדמות טכנולוגית. הספר מתחיל בדיונים על התפתחות הטכנולוגיה והשפעתה על החברה, ומדגיש את הצורך בפרדיגמה אישית שיכולה לעזור לאנשים להבין ולהתאים את עצמם לשינויים המהירים בנוף הטכנולוגי. הוא מדגיש עד כמה חשוב לפתח הבנה עמוקה יותר של התהליך כדי לרתום את כוחו ולהימנע מסיכונים פוטנציאליים. לפיכך, הקוראים יהיו מוכנים יותר לנווט את המורכבות של הטכנולוגיות המודרניות ולתרום להתפתחותן החיובית. לאחר מכן, הסופרים מתעמקים בתחום הראייה הממוחשבת, ומסבירים את הסוגים השונים של בעיות תמונה ואת היישום שלהם לתעשיות שונות. הם חוקרים את השימוש במודלים ללימוד מכונה עבור משימות כגון סיווג, גילוי אובייקטים, מצפנים אוטומטיים, דור תמונות, וכתוביות, ומדגימים את יכולתם להוציא מידע יקר ערך מתמונות. לאורך הספר הם משתמשים בשפה פשוטה ובמינוח נגיש כדי להפוך מושגים מורכבים לנגישים יותר לקוראים ללא ניסיון טכני נרחב. הספר מתמקד בטכניקות מעשיות ובשיטות הטובות ביותר ליישום מודלים ללימוד מכונה בראייה ממוחשבת.''

, büyük ölçekli ortamlarda veri hazırlama modeli eğitimi, bakımı ve izlemeyi içerir. "Practical Machine arning for Computer Vision" kitabı, görüntü işlemede makine öğrenimi modellerinin uygulanmasının derinlemesine bir çalışmasını sağlayarak, sağlık, üretim, perakende satış ve daha fazlası gibi çeşitli endüstrilerde devrim yaratma potansiyellerini vurgulamaktadır. Deneyimli Google mühendisleri olan yazarlar, TensorFlow ve Keras'ı kullanarak doğru ve açıklanabilir bilgisayar vizyonu modelleri geliştirmek için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Teknolojik gelişmelerle dolu bir dünyada insanlığın hayatta kalmasını ve birliğini sağlamak için modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecini anlamanın önemini vurguluyorlar. Kitap, teknolojinin evrimini ve toplum üzerindeki etkisini tartışarak, insanların teknolojik manzaradaki hızlı değişiklikleri anlamalarına ve bunlara uyum sağlamalarına yardımcı olabilecek kişisel bir paradigmaya duyulan ihtiyacı vurgulayarak başlıyor. Gücünü kullanmak ve potansiyel risklerinden kaçınmak için sürecin daha derin bir anlayışının geliştirilmesinin önemini vurgulamaktadır. Böylece, okuyucular modern teknolojilerin karmaşıklıklarını yönlendirmek ve olumlu gelişimlerine katkıda bulunmak için daha iyi hazırlanacaklardır. Yazarlar daha sonra farklı görüntü problemlerini ve farklı endüstrilere uygulamalarını açıklayan bilgisayar vizyonu alanına girerler. Sınıflandırma, nesne algılama, otomatik kodlayıcılar, görüntü oluşturma ve altyazılar gibi görevler için makine öğrenme modellerinin kullanımını araştırıyorlar ve görüntülerden değerli bilgileri çıkarma yeteneklerini gösteriyorlar. Kitap boyunca, karmaşık kavramları kapsamlı teknik deneyime sahip olmayan okuyucular için daha erişilebilir hale getirmek için basit bir dil ve erişilebilir terminoloji kullanırlar. Kitap, bilgisayar görüşünde makine öğrenimi modellerini uygulamak için pratik teknikler ve en iyi uygulamalara odaklanmaktadır.

، التي تشمل التدريب على نموذج إعداد البيانات وصيانته ورصده في بيئات واسعة النطاق. يقدم كتاب «التعلم الآلي العملي لرؤية الكمبيوتر» دراسة متعمقة لتطبيق نماذج التعلم الآلي في معالجة الصور، مما يسلط الضوء على قدرتها على إحداث ثورة في صناعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتصنيع وتجارة التجزئة والمزيد. يقدم المؤلفون، وهم مهندسو Google ذوو الخبرة، دليلاً شاملاً لتطوير نماذج رؤية كمبيوتر دقيقة وقابلة للشرح باستخدام TensorFlow و Keras. وهم يشددون على أهمية فهم العملية التكنولوجية لتطوير المعارف الحديثة لضمان بقاء البشرية ووحدتها في عالم مليء بالتقدم التكنولوجي. يبدأ الكتاب بمناقشة تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع، مع تسليط الضوء على الحاجة إلى نموذج شخصي يمكن أن يساعد الناس على فهم التغيرات السريعة في المشهد التكنولوجي والتكيف معها. ويشدد على أهمية تطوير فهم أعمق للعملية لتسخير قوتها وتجنب مخاطرها المحتملة. وبالتالي، سيكون القراء أكثر استعدادًا للتغلب على تعقيدات التقنيات الحديثة والمساهمة في تطويرها الإيجابي. ثم يتعمق المؤلفون في مجال رؤية الكمبيوتر، موضحين الأنواع المختلفة لمشاكل الصورة وتطبيقها على الصناعات المختلفة. إنهم يستكشفون استخدام نماذج التعلم الآلي لمهام مثل التصنيف وكشف الكائنات والمشفرات الذاتية وتوليد الصور والترجمة، مما يدل على قدرتهم على استخراج معلومات قيمة من الصور. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدمون لغة بسيطة ومصطلحات يسهل الوصول إليها لجعل المفاهيم المعقدة في متناول القراء دون خبرة تقنية واسعة. يركز الكتاب على التقنيات العملية وأفضل الممارسات لتنفيذ نماذج التعلم الآلي في رؤية الكمبيوتر.

여기에는 대규모 환경에서의 데이터 준비 모델 교육, 유지 보수 및 모니터링이 포함됩니다. "" 컴퓨터 비전을위한 실용적인 머신 러닝 "책은 이미지 처리에 머신 러닝 모델을 적용하는 것에 대한 심층적 인 연구를 제공하여 의료, 제조, 소매 등과 같은 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력을 강조합니다. Google 엔지니어를 경험 한 저자는 TensorFlow 및 Keras를 사용하여 정확하고 설명 가능한 컴퓨터 비전 모델 개발에 대한 포괄적 인 안내서를 제공합니다. 그들은 기술 발전으로 가득 찬 세상에서 인류의 생존과 통일성을 보장하기 위해 현대 지식을 개발하는 기술 과정을 이해하는 것의 중요성을 강조합니 이 책은 기술의 진화와 사회에 미치는 영향에 대해 논의하면서 사람들이 기술 환경의 급속한 변화를 이해하고 적응하는 데 도움이되는 개인 패러다임의 필요성을 강조합니다. 그것은 힘을 활용하고 잠재적 위험을 피하기 위해 프로세스에 대한 깊은 이해를 개발하는 것의 중요성을 강조합니다. 따라서 독자들은 현대 기술의 복잡성을 탐색하고 긍정적 인 발전에 기여할 수 있도록 더 잘 준비 할 것입니다. 그런 다음 저자는 컴퓨터 비전 분야를 탐구하여 다양한 유형의 이미지 문제와 다른 산업에 대한 적용을 설명합니다. 분류, 객체 감지, 자동 인코더, 이미지 생성 및 자막과 같은 작업에 머신 러닝 모델을 사용하여 이미지에서 귀중한 정보를 추출하는 기능을 보여줍니다. 이 책 전체에서 간단한 언어와 액세스 가능한 용어를 사용하여 광범위한 기술 경험없이 독자가 복잡한 개념을보다 쉽게 이용할 수 이 책은 컴퓨터 비전에서 머신 러닝 모델을 구현하기위한 실용적인 기술과 모범 사례에 중점을 둡니다.

、これには、大規模な環境でのデータ準備モデルトレーニング、メンテナンス、および監視が含まれます。「コンピュータビジョンのための実用的な機械学習」という本は、画像処理における機械学習モデルの応用の詳細な研究を提供し、ヘルスケア、製造、小売などのさまざまな産業に革命をもたらす可能性を強調しています。Googleエンジニアを経験している著者は、TensorFlowとKerasを使用して正確で説明可能なコンピュータビジョンモデルを開発するための包括的なガイドを提供しています。閣僚は、技術の進歩に満ちた世界における人類の生存と団結を確保するために、近代的な知識を開発する技術プロセスを理解することの重要性を強調する。この本は、技術の進化と社会への影響について議論し、人々が技術的景観の急速な変化を理解し適応するのに役立つ個人的なパラダイムの必要性を強調することから始まります。それは、その力を活用し、潜在的なリスクを回避するために、プロセスをより深く理解することの重要性を強調する。したがって、読者は、現代の技術の複雑さをナビゲートし、その前向きな発展に貢献するために、より良い準備ができています。その後、著者たちはコンピュータビジョンの分野を掘り下げ、さまざまな種類の画像問題とその応用をさまざまな業界に向けて説明した。分類、オブジェクト検出、オートエンコーダ、画像生成、字幕などのタスクに機械学習モデルを使用し、画像から貴重な情報を抽出する能力を実証しています。本を通して、彼らは簡単な言語とアクセス可能な用語を使用して、広範な技術的経験なしに読者に複雑な概念にアクセスしやすくします。本書は、コンピュータビジョンに機械学習モデルを実装するための実用的な技術とベストプラクティスに焦点を当てています。