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Lernen geometrischer Merkmale - Visuelle Einblicke durch das Lernen geometrischer Merkmale erschließen - cover

Lernen geometrischer Merkmale - Visuelle Einblicke durch das Lernen geometrischer Merkmale erschließen

Fouad Sabry

Traduttore Daniel Hueber

Casa editrice: Eine Milliarde Sachkundig [German]

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Sinossi

Was ist das Lernen geometrischer Merkmale
 
Das Lernen geometrischer Merkmale ist eine Technik, die maschinelles Lernen und Computer Vision kombiniert, um visuelle Aufgaben zu lösen. Das Hauptziel dieser Methode besteht darin, eine Reihe repräsentativer Merkmale einer geometrischen Form zur Darstellung eines Objekts zu finden, indem geometrische Merkmale aus Bildern gesammelt und mithilfe effizienter Methoden des maschinellen Lernens erlernt werden. Menschen lösen visuelle Aufgaben und können schnell auf die Umgebung reagieren, indem sie Wahrnehmungsinformationen aus dem, was sie sehen, extrahieren. Forscher simulieren die Fähigkeit des Menschen, Objekte zu erkennen, um Computer-Vision-Probleme zu lösen. Beispielsweise wandten M. Mata et al. (2002) Feature-Learning-Techniken auf die Navigationsaufgaben mobiler Roboter an, um Hindernissen auszuweichen. Sie nutzten genetische Algorithmen zum Erlernen von Merkmalen und zum Erkennen von Objekten (Figuren). Lernmethoden für geometrische Merkmale können nicht nur Erkennungsprobleme lösen, sondern auch nachfolgende Aktionen vorhersagen, indem sie einen Satz aufeinanderfolgender eingegebener sensorischer Bilder analysieren, in der Regel einige extrahierende Merkmale von Bildern. Durch Lernen werden einige Hypothesen über die nächste Aktion aufgestellt und entsprechend der Wahrscheinlichkeit jeder Hypothese die wahrscheinlichste Aktion ermittelt. Diese Technik wird häufig im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt.
 
Wie Sie davon profitieren
 
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
 
Kapitel 1: Lernen geometrischer Merkmale
 
Kapitel 2: Mustererkennung
 
Kapitel 3: Hough-Transformation
 
Kapitel 4: Verlustfunktion
 
Kapitel 5: Expectation?Maximization-Algorithmus
 
Kapitel 6: Ablehnungsabtastung
 
Kapitel 7: Array-Verarbeitung
 
Kapitel 8: Autoencoder
 
Kapitel 9: Stochastische Approximation
 
Kapitel 10: Schachbretterkennung
 
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zum Lernen geometrischer Merkmale.
 
(III ) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz des Lernens geometrischer Merkmale in vielen Bereichen.
 
An wen sich dieses Buch richtet
 
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen zum Erlernen geometrischer Merkmale hinausgehen möchten.
Disponibile da: 05/05/2024.
Lunghezza di stampa: 137 pagine.

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