机器学习中的图像分类：完整指南 (2024) | Viam

您是否曾经想过相反图像搜索是如何工作的，或者您的智能手机如何识别您和您的联系人的面孔？

这都是由于图像分类，这是机器学习（ML）的关键组成部分，它塑造了我们的技术对世界的看法。

在Google上搜索反向图像。

在本指南中，我将带您了解图像分类的基本原理，如何应用于各个行业，为其提供动力的技术以及您在潜水之前需要了解的内容。

在此博客结束时，您将获得：

训练图像分类的知识模型的技能将该模型部署到您的Devicesexpert提示和技巧，这些技巧和技巧是调味的计算机视觉（CV）专业人员

训练图像分类模型的知识

将该模型部署到您的设备的技能

专家提示和技巧，来自经验丰富的计算机视觉（CV）专业人士

让我们潜水！

机器学习驱动图像分类

要了解图像分类的基础知识，必须认识到它植根于ML。

您可能已经在使用ML来简化任务并消除手动努力。 ML使计算机能够从数据中学习模式并自动做出决策。

，您可以将数据馈送到ML模型中，而不是明确编码每个步骤，然后将数据馈送到ML模型中，然后确定模式并预测结果。

显示了Netflix中搜索结果的演变，因为实施了ML模型。 （来源）

显示了Netflix中搜索结果的演变，因为实施了ML模型。 （ 来源 ）

ml。但是，当涉及培训模型以理解和使用图像时，这就是计算机视觉（CV）发挥作用的地方。

在CV的核心上是图像分类，它是字段中许多更复杂任务（例如对象检测和图像分割）的起点。

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