Быстро развивающаяся область машинного обучения позволяет анализировать большие наборы данных, чтобы получать новые идеи и связи, которые никогда раньше не осознавались. Из-за универсальности такого исследования машинное обучение использовалось в ряде различных областей, чтобы раскрыть то, что скрыто в море сложных данных. В одной области, в частности в здравоохранении, есть особая возможность использовать возможности машинного обучения для анализа больших наборов данных и использования..

Если у вас есть большие наборы данных изображений, вам потребуется очень много времени для изменения размера процессора. В этой статье я покажу вам, как изменить размер изображений с помощью бесплатного графического процессора Google Colab. Создайте новый файл google colab создать репозиторий github для хранения набора данных изображений клонировать репозиторий в Google Colab запустить код Вы можете создать colab-файл отсюда https://colab.research.google.com/#create=true..

Не хватает изображений для обучения модели? Вот как в несколько раз увеличить размер набора данных с помощью синтетических изображений с помощью методов композиции изображений. Хорошо известно, что качество и количество набора данных, используемых для обучения вашей модели, будут иметь прямое влияние на производительность модели. Доступность обширного универсального набора данных может заключить сделку, и вы сможете перейти к следующему этапу конвейера машинного обучения / глубокого..