отчет по практике : Разработка алгоритмов машинного обучения для анализа изображений.

Темы практик: Разработка алгоритмов машинного обучения для анализа изображений.

нам нужно всего 20 страниц без заголовков

Глава 1: Введение в анализ и предварительную обработку изображений

1.1 Изображения как данные: понимание пикселей и матриц

1.2 Общие задачи анализа изображений с помощью машинного обучения

1.3 Преимущества машинного обучения для анализа изображений

1.4 Рабочий процесс анализа изображений: от данных к аналитическим выводам

1.5 Предварительная обработка изображений для эффективного машинного обучения

Глава 2: Контролируемое обучение для классификации изображений

2.1 Введение в контролируемое обучение

2.2 K-Ближайшие соседи (KNN) для классификации изображений: простой подход

2.3 Оценка эффективности модели классификации изображений

2.4 Практическое упражнение: Создание классификатора изображений с помощью KNN

Глава 3. Как собрать все это воедино - Практический проект

3.1 Выбор простой задачи классификации изображений

3.2 Загрузка и подготовка набора данных для вашего проекта

3.3 Обучение и оценка вашего классификатора изображений KNN

3.4 Обсуждение результатов и возможных улучшений...