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Abstract
Negli ultimi anni numerose aziende leader nel settore ICT, come Google, Apple e Amazon, hanno investito nella ricerca e sviluppo di tecniche di Machine Learning. Le Reti Neurali Convoluzionali sono particolari algoritmi di Machine Learning utili nel riconoscimento e classificazione delle immagini. L'elaborato inizia con una breve introduzione al Machine Learning e alle principali tecniche utilizzate per creare gli algoritmi, per poi proseguire con l'implementazione di una Rete Neurale Convoluzionale addestrata al riconoscimento di veicoli. L'elaborato si concentra sul confronto di prestazioni tra vari algoritmi e sull'utilizzo di Dataset custom e Dataset pre costruiti.
Abstract
Negli ultimi anni numerose aziende leader nel settore ICT, come Google, Apple e Amazon, hanno investito nella ricerca e sviluppo di tecniche di Machine Learning. Le Reti Neurali Convoluzionali sono particolari algoritmi di Machine Learning utili nel riconoscimento e classificazione delle immagini. L'elaborato inizia con una breve introduzione al Machine Learning e alle principali tecniche utilizzate per creare gli algoritmi, per poi proseguire con l'implementazione di una Rete Neurale Convoluzionale addestrata al riconoscimento di veicoli. L'elaborato si concentra sul confronto di prestazioni tra vari algoritmi e sull'utilizzo di Dataset custom e Dataset pre costruiti.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Neri, Roberto
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
CNN,Tensorflow,Keras,Dataset,Python
Data di discussione della Tesi
1 Ottobre 2020
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Neri, Roberto
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
CNN,Tensorflow,Keras,Dataset,Python
Data di discussione della Tesi
1 Ottobre 2020
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