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El aprendizaje profundo es una herramienta poderosa para el reconocimiento de imágenes. Al entrenar un modelo de aprendizaje profundo en un gran conjunto de datos de imágenes, puede crear un modelo que pueda reconocer y clasificar nuevas imágenes.
Hay muchas aplicaciones diferentes para el reconocimiento de imágenes, tales como:
Los modelos de aprendizaje profundo se pueden entrenar para lograr una alta precisión en estas tareas. En este artículo, nos centraremos en cómo entrenar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes.
Hay muchos conjuntos de datos públicos que se pueden usar para entrenar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes. Algunos de los conjuntos de datos más populares son:
Estos conjuntos de datos se pueden descargar y utilizar para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. Además, hay muchos servicios en línea que brindan acceso a grandes conjuntos de datos de imágenes.
Otra forma de entrenar un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes es usar un modelo previamente entrenado. Un modelo preentrenado es un modelo que se entrenó en un gran conjunto de datos de imágenes y luego se guardó.
Luego puede tomar este modelo previamente entrenado y usarlo para reconocer imágenes. Esto suele ser más fácil que entrenar un modelo desde cero, ya que el modelo previamente entrenado ya tiene mucho conocimiento sobre las imágenes.
Hay muchos modelos preentrenados diferentes que puede usar. Algunos de los más populares son:
Estos modelos se pueden descargar y utilizar para reconocer imágenes.
El aprendizaje profundo es una herramienta poderosa para el reconocimiento de imágenes. Al entrenar un modelo de aprendizaje profundo en un gran conjunto de datos de imágenes, puede crear un modelo que pueda reconocer y clasificar nuevas imágenes. Hay muchas aplicaciones diferentes para el reconocimiento de imágenes, como la detección de objetos, el reconocimiento de rostros, la comprensión de escenas y el reconocimiento óptico de caracteres.