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...