 בויען אַ יקערדיק אַלגערידאַם פֿאַר מאַשין לערנען פֿאַר די פאלגענדע אַרבעט.
דאָ איז אַ אַוטליין פון אַ יקערדיק מאַשין לערנען אַלגערידאַם וואָס קענען ווערן גענוצט צו ידענטיפיצירן קאַץ אין בילדער: 1. ** דאַטאַ זאַמלונג **: דער ערשטער שריט אין דעם פּראָצעס וואָלט זיין צו זאַמלען אַ גרויס דאַטאַסעט פון בילדער, ביידע פון קאַץ און אנדערע אַבדזשעקץ / קיין-קאַץ. דעם דאַטאַסעט וואָלט זיין געניצט צו באַן די מאַשין לערנען מאָדעל צו דערקענען און ידענטיפיצירן קאַץ אין בילדער. 2. ** דאַטאַ פּרעפּראָסעססינג **: אַמאָל די דאַטן איז געזאמלט, עס וועט דאַרפֿן צו זיין פּראַסעסט און אָרגאַניזירט. דאָס קען אַרייַננעמען רעסיזינג די בילדער, קאַנווערטינג זיי צו גרייסקאַלע, און רימוווינג קיין ראַש אָדער אנדערע אַרטאַפאַקץ וואָס קען זיין פאָרשטעלן. אין דערצו, די דאַטן וועט זיין שפּאַלטן אין טריינינג און טעסטינג שטעלט, מיט די מערהייַט פון די דאַטן רעזערווירט פֿאַר טריינינג די מאָדעל. 3. ** שטריך יקסטראַקשאַן **: ווייַטער, באַטייַטיק פֿעיִקייטן וועט דאַרפֿן צו זיין יקסטראַקטיד פון די פּרעפּראָסעססעד בילדער. דאָס קען אַרייַננעמען געוועב, פאָרעם, ברעג דיטעקשאַן אָדער קאָליר פּאַטערנז. די פֿעיִקייטן וועט זיין גענוצט דורך די מאַשין לערנען אַלגערידאַם צו ידענטיפיצירן קאַץ אין בילדער. 4. ** מאָדעל סעלעקציע און טריינינג **: אויסקלייַבן און באַן אַ מאַשין לערנען מאָדעל ניצן די יקסטראַקטיד פֿעיִקייטן און לאַבעלס פון די טריינינג דאַטאַסעט. פֿאַר בילד קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס, פּראָסט מאָדעלס אַרייַננעמען נעוראַל נעטוואָרקס, שטיצן וועקטאָר מאשינען (SVM), און באַשלוס ביימער. בעשאַס די טריינינג פּראָצעס, דער מאָדעל וועט לערנען צו דערקענען פּאַטערנז און קעראַקטעריסטיקס פון קאַץ אין בילדער, ניצן די לייבאַלד דאַטן ווי אַ פירער. 5. ** טעסטינג און אפשאצונג **: אַמאָל די מאָדעל איז טריינד, עס וועט זיין טעסטעד ניצן די רעזערווירט טעסטינג דאַטאַסעט. די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל וועט זיין עוואַלואַטעד דורך קאַמפּערינג זייַן פֿאָרויסזאָגן צו די פאַקטיש לאַבעלס פון די בילדער אין די טעסטינג דאַטאַסעט. מעטריקס אַזאַ ווי אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט און צוריקרופן קענען ווערן גענוצט צו מעסטן די יפעקטיוונאַס פון די מאָדעל. 6. ** ימפּלעמענטאַטיאָן **: אויב די מאָדעל פּערפאָרמז געזונט אויף די טעסטינג דאַטאַסעט, עס קענען זיין דיפּלויד און געוויינט צו ידענטיפיצירן קאַץ אין נייַע בילדער. דער מאָדעל וועט נעמען אַ בילד, עקסטראַקט די באַטייַטיק פֿעיִקייטן און נוצן די טריינד אַלגערידאַם צו מאַכן אַ פּראָגנאָז צי די בילד כּולל אַ קאַץ אָדער נישט. איבער דעם פּראָצעס, די אַלגערידאַם קען זיין טוויקט און פיין-טונד צו פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג. דאָס קען אַרייַננעמען אַדזשאַסטינג די פּאַראַמעטערס פון די אויסדערוויילטע מאָדעל אָדער עקספּערימענטינג מיט פאַרשידענע פֿעיִקייטן יקסטראַקשאַן טעקניקס.