• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Мусоко Натан Каленга. Использование сверточных нейронных сетей (CNN) для автоматизации и оптимизации процессов распознавания изображений в маркетинговых хабах / Мусоко Натан Каленга. - Текст : непосредственный // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении "КомТех-2024" : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 томах / Южный федеральный университет, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; ответственный редактор С. И. Клевцов. - Ростов-на-Дону ; Таганрог : Изд-во Южного федерального ун-та, 2024. - Т. 1. - С. 96-99. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-9275-4718-0.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26-049.8
    28.23.15004.93

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение
    Распознавание образов

    Кл.слова (ненормированные): персональные рекомендации -- анализ изображений -- машинное зрение -- классификация изображений -- визуальная информация -- сверточные нейронные сети -- распознавание изображений -- маркетинговый хаб
    Аннотация: В статье рассматривается применение технологий распознавания изображений на основе сверточных нейронных сетей в современных маркетинговых хабах. Подчеркиваются проблемы традиционных методов обработки изображений, таких как низкая точность и высокая трудоемкость. Основное внимание уделяется преимуществам использования сверточных нейронных сетей, позволяющим существенно увеличить скорость и точность анализа визуальной информации. Подробно описаны этапы разработки и внедрения систем распознавания изображений, включая сбор и разметку данных, обучение модели и интеграцию ее в инфраструктуру маркетингового хаба.
    Доп. точки доступа:
    Клевцов, Сергей Иванович\ред.\
    Южный федеральный университет(Ростов-на-Дону)
    Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники(Минск)

    Экз-ры полностью 53f531a0897c6760f29405ef1c93da71
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -371451-117744)

    Шифр в сводном ЭК: 535667245c64967aed75baddb6822c8d




    Заказ фрагмента документа ₽