آموزش پردازش صوت با پایتون

هدف این دوره استفاده از معماری یادگیری عمیق برای ایجاد یک مدل خودکار حاشیه نویسی تصویر است که از یک تصویر به عنوان ورودی استفاده می کند و دنباله ای از کلمات را که توصیف تصویر است، تولید می کند. یک مدل حاشیه نویسی به دو مؤلفه اصلی، CNN و RNN متکی است. CNN ها در حفظ اطلاعات و تصاویر فضایی، و RNN با هر نوع داده متنی مانند تولید دنباله ای از کلمات به خوبی کار می کند. بنابراین با ادغام این دو، می توان مدلی را تهیه کرد که بتواند الگوها و تصاویر را پیدا کند، و سپس از آن اطلاعات برای تولید کلمات در مورد آن تصاویر کمک بگیریم. ما برای ساختن و آموزش یک مدل حاشیه نویسی تصویر از ابتدا، کل چارچوب را پیاده سازی کرده ایم و در نهایت مدل را ارزیابی کرده ایم. ما از مجموعه داده Corel استفاده می کنیم. این داده شامل تعداد زیادی تصویر است که هر یک با چند کلمه مختلف توصیف شده اند که توضیحات روشنی از تصویر را ارائه می دهند. مجموعه داده شامل کلمات مختلفی برای هر تصویر است. هدف از این دوره حاشیه نویسی تصاویر با یادگیری عمیق در پایتون می باشد. در این پروژه با فیلم آموزشی کامل روند حاشیه نویسی تصویر و چالش ها و روش های قبلی توضیح داده می شود و مجموعه های داده ای معرفی می شوند و عملیات آموزش و تست شبکه انجام می شود. خروجی های حاصل از حاشیه نویسی تصاویر روی هر یک از شبکه ها نشان داده می شود. پروژه قابلیت آموزش روی داده های دلخواه خودتان را دارد و می توانید عملیات حاشیه نویسی تصویر رابرای دیتاست خودتون با آن انجام دهید. ابتدا مرور کاملی روی پایتون و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق انجام می شود. سپس تئوری حاشیه نویسی تصویر و چالش ها بحث و بررسی می شوند. در نهایت، پیاده سازی یک سیستم کامل حاشیه نویسی تصویر با یادگیری عمیق انجام می شود. بدون شک یکی از بهترین پروژه های عمیق برای حاشیه نویسی تصاویر می باشد که با زبان فارسی و ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.