AI를 작성하려고 하면

헬프AI를 통해 코드를 작성하는 새로운 트렌드에 대해 많은 이야기를 나눴습니다. 자세히 살펴보면 AI가 기업의 현대 코드의 작은 부분을 대체할 수 있다는 것이 분명해질 것입니다.
오늘날 AI는 물체 감지, 단어 봇, 컴퓨터 비전 등의 영역에서 훨씬 더 효과적입니다.

그림에서는 일련의 컨볼루션과 풀을 기반으로 하는 신경망이 그다지 어렵지 않습니다. 이 특별한 디자인의 이름은 UNet-Segmentation입니다.

• 몇 가지 유용한 라이브러리는 훈련 네트워크의 데이터에 영향을 미치는 데 도움이 됩니다: numpy, pandas, matplotlib

df = pd.read_csv('data/train_masks.csv')

train_df = df[:4000]
val_df = df[4000:]

img_name, mask_rle = train_df.iloc[4]

img = cv2.imread('data/train/{}'.format(img_name))
mask = rle_decode(mask_rle)

• AI 코딩 성공을 위한 다음 단계: 아키텍처를 Python에 복사합니다(보통 Google Colab/Jupyter Notebook을 사용합니다). 도움이 될 수도 있습니다: 케라스

conv_1_1 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(inp) 
conv_1_1 = Activation('relu')(conv_1_1) 

conv_1_2 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same')(conv_1_1)
conv_1_2 = Activation('relu')(conv_1_2)

pool_1 = MaxPooling2D(2)(conv_1_2)

• 마지막 항목: 모델 훈련입니다. 때로는 모든 영역을 완료하는 데 약간의 시간(저의 경우 ~ 7분)이 소요됩니다.

model.fit_generator(keras_generator(train_df, batch_size),
              steps_per_epoch=100, 
              epochs=100, 
              verbose=1, 
              callbacks=callbacks, 
              validation_data=keras_generator(val_df, batch_size),
              validation_steps=50,
              class_weight=None,
              max_queue_size=10,
              workers=1,
              use_multiprocessing=False,
              shuffle=True,
              initial_epoch=0)

위 내용은 AI를 작성하려고 하면의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!