如何使用机器学习＆amp; amp;快速原型化图像识别应用程序神经网络？

Question

众所周知，我在机器学习方面非常新。

  

我在想一个使用机器学习的真实世界的例子   和应用程序中的神经网络，我想尝试一下   可以使用前端处理图像识别的移动应用程序   制作某物的图像后的相机（例如猫）。

我真的需要一些工具的建议来使用python后端快速制作这个应用程序的原型，我将通过休息来调用。

提前致谢。

Answer 1

您可以关注PyImageSearch。它具有很多相关的图像处理功能，如人脸识别和车牌识别系统。它也使用神经网络。

Answer 2

使用图片识别API ，例如google vision 放入应用程序既简单又快捷，如果您没有ML中的经验和资源，则效果更高

Answer 3

我建议您是机器学习算法的新手，使用Google或Microsoft中的API并与流程及其工作方式取得联系。一旦了解了什么是输入和输出，您可以尝试为您自己的神经网络替换API，尝试正确训练并收集结果..

机器学习并不是一个简单的概念，如果你从头开始，很有可能在你完成构建之前就会气馁...... API将很快为你提供一个功能原型，从而帮助你保持动力去追求更多......

但是为了更直接地回答你的问题，谷歌的TensorFlow可能是现在最常用的机器学习工具..

谷歌在Udacity上制作的TensorFlow有一个很好的深度学习课程。

Answer 4

我为公司网站做了类似的事情。它基于caffe。 您可以浏览源代码here

然而，这是一个细分演示。你需要稍微修改一下。