MLOP: برنامه وب تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی در Flask Deploy
تشخیص چهره یکی از پرکاربردترین ها در برنامه من است. اگر اصلاً می خواهید برنامه را توسعه دهید و در وب استقرار دهید، فقط دانش یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق کافی نیست. همچنین باید نحوه ایجاد معماری خط لوله را بدانید و آن را از سمت مشتری، درخواست HTTP و بسیاری موارد دیگر فراخوانی کنید. در حین انجام این کار، ممکن است هنگام توسعه برنامه با چالش های زیادی روبرو شوید. ساختار این دوره به گونه ای است که می توانید برنامه وب مبتنی بر تشخیص چهره را از ابتدا توسعه دهید.
چه چیزی یاد خواهید گرفت؟
پایتون
پردازش تصویر با OpenCV
پیش پردازش داده های تصویر
تجزیه و تحلیل داده های تصویر
چهره های ویژه با PCA
مدل طبقهبندی تشخیص چهره با ماشینهای بردار پشتیبان
مدل خط لوله
Flask (قالب Jinja، HTML، CSS، روشهای HTTP)
توسعه وب تشخیص چهره
برنامه Flask را در Cloud (Heroku) مستقر کنید
شما تکنیک های پردازش تصویر را در OpenCV و مفاهیم پشت تصاویر یاد خواهید گرفت. ما همچنین تجزیه و تحلیل تصویر لازم و مراحل پیش پردازش مورد نیاز برای تصاویر را انجام خواهیم داد.
برای تصاویر پیش پردازش، ویژگی هایی را از تصاویر استخراج می کنیم، به عنوان مثال. محاسبه تصاویر Eigen با استفاده از تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی با تصاویر Eigen، مدل یادگیری ماشین را آموزش میدهیم و همچنین یاد میگیریم که مدل خود را قبل از استقرار آزمایش کنیم، برای دریافت بهترین نتایج از مدلی که با روش جستجوی Grid برای بهترین هایپرپارامترها تنظیم میکنیم.
هنگامی که مدل یادگیری ماشین ما آماده شد، با رندر کردن HTML CSS و بوت استرپ در فرانتاند و در باطن نوشته شده در پایتون، یک interphase دروازه وب سرور را در فلاسک یاد میگیریم و توسعه میدهیم. در نهایت، با ادغام مدل یادگیری ماشین در برنامه Flask، پروژه را در پروژه تشخیص چهره ایجاد خواهیم کرد.
تیم مهندس و توسعه دهندگان سلام ، ما تیمی متشکل از کارشناسان یادگیری ماشین ، توسعه دهندگان هوش مصنوعی هستیم که با هم همکاری می کنند تا وضعیت هنر هوش مصنوعی را پیشرفت دهند. وقتی دوره های جدید آزاد می شوید ، با پرسش و پاسخ و بسیاری موارد دیگر از ما می شنوید. ما در اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم در لبه پیشرفته علم و فناوری داده بمانید. با تشکر، تیم Data Science Anywhere
Sudhir GData ScientistSudhir یک دانشمند باتجربه با سابقه کار در صنعت فناوری اطلاعات و خدمات است. ماهر در یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، الگوریتم های آماری که بیشتر روی پردازش تصویر و برنامه پردازش زبان طبیعی کار می کند. وی همچنین با موفقیت بسیاری از پروژه های مربوط به دانش داده را در سیستم عامل های ابری به عنوان یک سرویس مستقر کرد. حرفه ای مهندسی قوی با مدرک لیسانس متمرکز بر مهندسی برق و الکترونیک.
Srikanth Gusksraتوسعه دهنده هوش مصنوعی سلام به همه ، ما تیم دانشمندان داده هستیم و در طول دوره با شما همراه خواهیم بود. ما به تمام س yourالات شما در رابطه با دوره پاسخ خواهیم داد و اگر در اجرای کد ساختار دارید ، به شما کمک می کنیم خطاها را برطرف کنید. بسیار سپاسگزارم و یادگیری مبارک. علم داده در هر کجا
Convolution Academyتیم
نمایش نظرات