Apprendimento automatico pratico ed elaborazione delle immagini: Per il riconoscimento facciale, l'individuazione di oggetti e il riconoscimento di modelli utilizzando Python

Recensioni dei lettori

Il libro riceve un misto di critiche e di elogi. Gli utenti lo trovano fortemente incentrato sulla programmazione Python di base e sui principi di elaborazione delle immagini, spesso ripetendo le informazioni in più pagine. Molte recensioni criticano la mancanza di approfondimento dei concetti di apprendimento automatico relativi all'elaborazione delle immagini. La qualità complessiva dei contenuti sembra essere carente per gli studenti più avanzati, con spiegazioni ripetitive e superficiali. Tuttavia, alcuni apprezzano la qualità di stampa e lo trovano in qualche modo utile per i principianti.

Buona qualità di stampa; può essere utile come guida pratica di base per l'elaborazione delle immagini.

Eccessiva attenzione ai concetti di base di Python e dell'elaborazione delle immagini, contenuti eccessivamente ripetitivi, mancanza di approfondimento delle applicazioni di apprendimento automatico, spiegazione insufficiente dei concetti chiave, numerosi errori nei contenuti e negli esempi, risorse GitHub non aggiornate e in generale non vale l'investimento per gli studenti avanzati.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Practical Machine Learning and Image Processing: For Facial Recognition, Object Detection, and Pattern Recognition Using Python

Contenuto del libro:

Capitolo 1: Installazione e configurazione dell'ambiente.

Capitolo 2: Preparazione del sistema per l'elaborazione e l'analisi delle immagini.

Numero di pagine 20.

Sotto-argomenti (Top 2)

1. Installazione di Jupyter Notebook.

2. Installazione di OpenCV e di altre dipendenze per l'analisi delle immagini.

3. Installazione delle dipendenze delle reti neurali.

Capitolo 2: Introduzione a Python e all'elaborazione delle immagini.

Obiettivo del capitolo: Introduzione ai diversi concetti di Python e alle applicazioni di elaborazione delle immagini.

Numero di pagine: 50.

Sotto-argomenti (Top 2)

1. Elementi essenziali di Python.

2. Terminologie relative all'analisi delle immagini.

Capitolo 3: Elaborazione avanzata delle immagini con OpenCV.

Capitolo 4: Comprendere gli algoritmi e le loro applicazioni utilizzando Python.

Numero di pagine: 100.

Sotto-argomenti (Top 2):

1. Operazioni sulle immagini.

2. Trasformazioni di immagini.

Capitolo 4: Approcci di apprendimento automatico nell'elaborazione delle immagini.

Obiettivo del capitolo: implementazione di base dei modelli di apprendimento automatico e profondo, che si occupa dell'elaborazione delle immagini, prima delle applicazioni in tempo reale.

Numero di pagine: 100.

Sotto-argomenti (Top 2):

1. Classificazione e segmentazione delle immagini.

2. Applicazione di approcci di apprendimento supervisionato e non supervisionato alle immagini con Python.

Capitolo 5: Casi d'uso in tempo reale.

Obiettivo del capitolo: lavorare a 5 progetti con Python, applicando tutti i concetti appresi in questo libro.

Numero di pagine: 100.

Sotto-argomenti (i 5 principali):

1. Rilevamento facciale.

2. Riconoscimento facciale.

3. Riconoscimento dei movimenti della mano.

4. Concettualizzazione delle auto a guida autonoma: Individuazione avanzata della corsia.

5. Concettualizzazione di auto a guida autonoma: Rilevamento dei segnali stradali.

Capitolo 6: Appendice A.

Obiettivo del capitolo: Introduzione ai concetti avanzati.

N. di pagine: 50.

Sotto-argomenti (Top 2):

1. AdaBoost e XGBoost.

2. Reti neurali ad accoppiamento di impulsi.