C#: ML.NET классификатор изображений на C# в домашних условиях без регистрации и СМС - видео HD

C#: ML.NET классификатор изображений на C# в домашних условиях без регистрации и СМС - видео
01:24:52

12n.ru 16915 роликов

ML.NET классификатор изображений на C# в домашних условиях без регистрации и СМС - видео.

Первое погружение в технологию искусственного интеллекта от Microsoft ML.NET на примере задачи классификации изображений. 

Определяем что изображено на картинке. Как научить программу отличать фотографии с кошками от фотографий с собаками. И сделать это за 20 минут.

RSS
Alice Swan
08:22
Писала дипломную работу по алгоритмам кластеризации медицинских данных. Аж глаз задергался…
Nikolay Ivanov
13:48
Подскажите как распознавать избражения из массива байт или Image а не из файла как в примере на сайте Майкрософт.

var predictor = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ImageData, ImagePrediction>(model);
var prediction = predictor.Predict(imageData);

public class ImageData
{
[LoadColumn(0)]
public string ImagePath;

[LoadColumn(1)]
public string Label;
}

Метод Predict принимает ImageData который содержит путь к файлу который распознаем ImagePath. А мне хотелось бы передать в него Image img, ну или массив байт
Nikolay Ivanov
16:10
Делаю все как в примере получаю такую ошибку

DEBUG Не удалось найти метод «StartTrainingAsync/1» в {no object} по следующим причинам: Не удалось десериализировать аргумент JSON-RPC с именем «config» и позицией 0 в тип «System.String»: Error reading string. Unexpected token: StartObject. Path 'params[0]', line 6, position 5.
(Microsoft.ML.ModelBuilder.Utils.Logger.Debug)
Happy Ted
07:18
Павел, здравствуйте, очень понравился ваш стрим и хотелось бы с Вами кое что обсудить по поводу машинного обучения, позадавать вопросики так сказать. Как с Вами можно связаться?
Биткоин без границ
22:19
The type initializer for 'Tensorflow.Binding' threw an exception. Вот такую ошибку выдаёт, может кто в курсе, подскажет что делать
eswc poker
21:27
Павел Душевное спасибо вам за контент, особенно за mvvm, зашел как горячие пирожки в голодный год. Очень хотелось бы продолжения данной темы, как применять данную модель. Скажем поиск и выделение тех же кошек и собак на видеозаписи или потоковом видео типа вебкамеры.
Алекс
03:35
+1
Здравствуйте!
Большое спасибо за интересное видео и полезную информацию.
Было бы очень интересно от вас узнать как можно классифицировать эти картинки без тренировочных данных (разделить также на две группы, пусть даже и без названия). Насколько я понял это можно сделать с помощью кластеризации данных, но как это сделать с помощью ML.NET не представляю
Николай Бровенко
08:56
+3
Павел, Ваши видео очень многим помогаю развиваться, как и мне в свою очередь. Спасибо Вам!!! Надеюсь народ соберётся для продолжения темы и мы изучим создание нейронной сети с нуля на C#
Константин Ширяев
12:56
Ищем в яндексе яндекс.
Никита Ефимов
12:05
Спасибо большое!