Creazione di classificatori di immagini con l'Azure Custom Vision SDK

La visione artificiale sta trasformando il modo in cui elaboriamo i dati visivi, ma la creazione di modelli da zero richiede set di dati massicci e una complessa esperienza di deep learning. Sfruttando il transfer learning basato su cloud, è possibile addestrare classificatori di immagini altamente accurati con dati di addestramento minimi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero ciclo di vita della creazione, dell'addestramento e della distribuzione programmatica di modelli di classificazione di immagini personalizzati. Passerai dalla comprensione dei concetti fondamentali della visione artificiale alla scrittura di codice Python pulito e pronto per la produzione che gestisce le tue risorse cloud in modo sicuro. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della visione artificiale e come funziona il transfer learning. - Configurare le risorse Custom Vision e gestire le credenziali API in modo sicuro utilizzando moderne variabili d'ambiente. - Inizializzare programmaticamente il client di addestramento Custom Vision utilizzando l'SDK Python. - Creare progetti, definire tag personalizzati e caricare immagini di addestramento con metadati. - Addestrare e valutare modelli di classificazione utilizzando metriche di performance come precision e recall. - Applicare le migliori pratiche per il bilanciamento del set di dati e la moderna gestione degli errori dell'SDK. Inizierai padroneggiando la terminologia chiave del machine learning e configurando il tuo ambiente locale. Da lì, leggerai implementazioni di codice passo dopo passo per strutturare progetti, etichettare asset e avviare esecuzioni di addestramento in modo programmatico. Questo corso è progettato per sviluppatori principianti, appassionati di dati e neofiti del cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning o cloud engineering, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia oggi stesso a costruire i tuoi sistemi intelligenti di classificazione visiva.