画像認識で深い学習を使用する典型的なプロセスは次のとおりです。

    トレーニングデータの準備：最初のステップは、タグ付き画像で構成されるトレーニングデータを準備することです。これらのデータは、ディープラーニングモデルのトレーニングに使用されます。モデルが正しく一般化できるようにするために、かなりの量のトレーニングデータを用意することが重要です。

    ニューロンネットワークアーキテクチャを選択します。畳み込みニューロンネットワーク（CNN）、再発ニューロンネットワーク（RNN）、ニューロンの横方向フィードバックネットワーク（LSTM）など、画像認識に使用されるニューロンネットワークアーキテクチャがいくつかあります。アーキテクチャの選択は、解決されている問題の性質に依存します。

    モデルのトレーニング：ニューロンネットワークのアーキテクチャが選択されたら、モデルは以前に準備されたトレーニングデータを使用してトレーニングされます。トレーニング中、ニューロンネットワークはレイヤーの重みを調整して、予測と真のラベルの間のエラーを最小限に抑えます。

    モデルの検証：トレーニング後、モデルは検証データセットを使用して検証する必要があります。このデータセットは、トレーニングセットとは異なり、モデル容量を測定して新しいデータを一般化するために使用する必要があります。

    予測を行う：モデルが検証されたら、新しい画像で予測を行うために使用できます。モデルは画像を入り口として撮影し、画像が表すものを表すラベルを返します。

    モデルの調整：場合によってはモデルが正しく機能しない場合、モデルは、回転、翻訳、ミラーなどのデータ増加技術を使用して、ニューロンネットワークのアーキテクチャの調整を使用して、より大きなデータセットでトレーニングすることで調整できます。 。
El proceso típico para utilizar el aprendizaje profundo en el reconocimiento de imágenes es el siguiente:

    Preparar los datos de entrenamiento: El primer paso es preparar los datos de entrenamiento que consisten en imágenes etiquetadas. Estos datos se utilizan para entrenar el modelo de aprendizaje profundo. Es importante tener una cantidad significativa de datos de entrenamiento para garantizar que el modelo pueda generalizar correctamente.

    Seleccionar una arquitectura de red neuronal: Existen varias arquitecturas de red neuronal que se utilizan para el reconocimiento de imágenes, como las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales de retroalimentación lateral (LSTM). La elección de la arquitectura depende de la naturaleza del problema que se está tratando de resolver.

    Entrenar el modelo: Una vez que se ha seleccionado la arquitectura de la red neuronal, se entrena el modelo utilizando los datos de entrenamiento preparados anteriormente. Durante el entrenamiento, la red neuronal ajusta los pesos de las capas para minimizar el error entre las predicciones y las etiquetas verdaderas.

    Validar el modelo: Después del entrenamiento, se debe validar el modelo utilizando un conjunto de datos de validación. Este conjunto de datos debe ser diferente al conjunto de datos de entrenamiento y se utiliza para medir la capacidad del modelo para generalizar a datos nuevos.

    Hacer predicciones: Una vez que se ha validado el modelo, se puede utilizar para hacer predicciones sobre nuevas imágenes. El modelo tomará una imagen como entrada y devolverá una etiqueta que representa lo que la imagen representa.

    Ajustar el modelo: Si el modelo no funciona correctamente en algunos casos, se puede ajustar el modelo entrenándolo con un conjunto de datos más grande, utilizando técnicas de aumento de datos, como rotación, traslación y espejo, o ajustando la arquitectura de la red neuronal.