El SqueezeNet Image Prediction Playground es un proyecto que forma parte del sueño de un equipo de Moses Olafenwa y John Olafenwa de llevar las capacidades actuales en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a usos prácticos para los usuarios promedio de computadoras y no programadores. Este proyecto es el primer paso en lo que esperamos se convierta en la aplicación principal de la tecnología moderna en la que las computadoras, teléfonos inteligentes, dispositivos periféricos y sistemas tendrán capacidades incorporadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial sin tener que conectarse a servicios basados en la nube.
Esta es una serie de programas de Windows creados utilizando bibliotecas y códigos puros de Python. Cada uno de los programas es una demostración fácil de usar de Clasificación de imágenes basada en un modelo de clasificación de imágenes específico de algoritmos populares de aprendizaje automático entrenados en el conjunto de datos ImageNet (1000 clases de objetos). Cada programa proporciona una interfaz de usuario donde los usuarios pueden seleccionar una imagen de su carpeta del sistema de Windows mientras el programa procesa la imagen seleccionada y le da los 10 resultados posibles de los objetos detectados con un porcentaje de probabilidad por cada resultado.
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