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使用微軟Azure自訂視覺進行圖像分類

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Updated on Mar 02,2024

使用微軟Azure自訂視覺進行圖像分類

表格目录：

  1. 介绍 🌟
  2. 机器学习和图像处理的概览
    • 2.1 什么是机器学习？
    • 2.2 什么是图像处理？
  3. 利用图像进行模型训练
    • 3.1 使用苹果和橙子图像进行首次训练
    • 3.2 训练模型以预测其他水果
    • 3.3 训练模型时应考虑的因素
  4. 创建自定义的机器学习模型
    • 4.1 创建一个自定义的服务和限定版服务
    • 4.2 令人惊叹的使用微软SQL进行机器学习
    • 4.3 无限制的最佳化工具
  5. 用于预测和训练的最好的选项
    • 5.1 单词“最好的”在预测和训练中的意义
    • 5.2 机器学习的复杂性和多样性
    • 5.3 订阅期限和迁移问题
  6. 创建自定义视觉机器学习模型
    • 6.1 创建第一个自定义模型
    • 6.2 运用于限制和一般业务的惊人服务
  7. 利用AI技术提升家庭环境
    • 7.1 使用双重再生风水技巧
    • 7.2 利用图像识别和演示
      • 7.2.1 自定义机器学习模型
      • 7.2.2 保存你独有的属性
      • 7.2.3 它不是你想象的那样
      • 7.2.4 但你可以禁用所有训练源
  8. 训练和测试数据的重要性
    • 8.1 训练和测试的细节
    • 8.2 数据资源作为参考
  9. 机器学习和图像处理的应用案例
    • 9.1 航空领域的目标检测和识别
    • 9.2 机器学习和图像处理在高校项目中的应用
    • 9.3 植物学领域的本地分类和应用
    • 9.4 政府机构的应用案例
    • 9.5 部署和通知相关问题
      • 9.5.1 部署的具体步骤
      • 9.5.2 部署完成后的审核和支持
  10. 常见问题解答 🙋‍♀️

第二部分：

1. 介绍 🌟

欢迎回来，大家好！在这个视频中，我将向大家介绍如何创建一个自定义的机器学习模型，用于打印出图像的时间。我们将首次训练一个模型，使用苹果和橙子的图像，并预测其他水果。这是一个令人兴奋的领域，我希望你们都会喜欢这个视频。

在本视频中，我们还将探讨图像处理和机器学习的概念，并了解如何利用这些概念来训练模型。我将向您展示如何使用微软SQL等工具来优化您的机器学习模型。我们还将讨论训练和预测时的一些重要因素，以及创建自定义视觉机器学习模型的步骤。

下面让我们开始吧！

放射學和影像學中的人工智慧應用
簡單教學：使用Open-AI Glide生成文字圖像

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