Fast.ai in R: Como criar um modelo de visão computacional em um ambiente R

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Esta palestra foi apresentada virtualmente no eRum 2020 e useR 2020. Saiba mais sobre o projeto de preservação da vida selvagem da Appsilon aqui.

Sim, os programadores R também podem criar modelos de aprendizado de máquina!

Nesta apresentação, discutiremos o uso das mais recentes técnicas em visão computacional como uma parte importante dos esforços de “AI for Good”, ou seja, melhorar a preservação da vida selvagem. Apresentaremos como fazer uso dos mais recentes avanços técnicos em uma configuração R, mesmo que eles tenham sido originalmente implementados no Python.

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Um tópico que recebe cada vez mais atenção de pesquisadores e profissionais de Machine Learning é como fazer bom uso do poder obtido com o avanço das ferramentas. Uma das avenidas desses esforços é auxiliar a conservação da vida selvagem, empregando a visão computacional para tornar as observações da vida selvagem muito mais eficazes. Discutiremos vários desses esforços durante a palestra.

Uma das estruturas muito promissoras para visão computacional desenvolvida recentemente é o empacotador Fast.ai do PyTorch, uma estrutura Python usada para visão computacional, entre outras coisas. Embora incorpore os mais recentes desenvolvimentos teóricos no campo (como treinamento em políticas de um ciclo), fornece uma estrutura fácil de usar, permitindo que um público muito mais amplo se beneficie das ferramentas, como as iniciativas AI for Good, executadas por pessoas que não são formalmente treinadas no aprendizado de máquina.

Durante a apresentação, mostraremos como usar um modelo treinado usando a biblioteca fast.ai do Python em um fluxo de trabalho R com o uso do pacote reticulado. Vamos nos concentrar nos casos de uso relacionados à classificação de espécies da vida selvagem africana com base em imagens de armadilhas fotográficas.

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Saiba mais sobre a AI for Good Initiative da Appsilon aqui.

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