Cómo crear rápidamente un prototipo de una aplicación de reconocimiento de imágenes utilizando el aprendizaje automático y la red neuronal

No existe un método fácil y rápido para hacer el reconocimiento de imágenes. Todos los métodos actuales utilizan cantidades masivas de procesamiento paralelo (por ejemplo, tecnología de visión artificial basada en redes neuronales NVIDA) o redes de computadoras (por ejemplo, sistema de visión artificial Google X-Labs). El enfoque típico es desarrollar un sistema basado en visión artificial en la tecnología basada en ANN (redes neuronales atrayentes) (por ejemplo, aprendizaje profundo) y luego enseñar al sistema cómo reconocer objetos basados ​​en imágenes y finalmente convertir esa información de interconectividad en una versión de hardware basada en nano-chip usando PAL (lógica de matriz de compuerta programable), FPGA (matriz de compuerta programable de campo) o directamente usando diseños de nanochips basados ​​en transistores personalizados. Estas son las formas exitosas de hacer lo que está buscando hacer. Robotronics LLC | Facebook