사전 훈련된 모델의 확보 및 사용
Wolfram Neural Net Repository는 즉시 평가, 훈련, 시각화, 전이 학습 등에 사용할 수 있는 훈련된 그리고 훈련되지 않은 신경망 모델을 다수 포함한 공개 자원입니다. 이 예는 모델 중 몇 가지를 소개합니다.
저장소에서 이미지 분류 모델을 로드합니다.
이미지에 분류자를 사용합니다.
이미지 색 모델을 로드하고 자원 페이지에서 평가 함수를 복사합니다.
전체 Wolfram 언어 입력 표시하기
이 함수를 사용하여 그레이 스케일 이미지에 색상을 지정합니다.
의미적 이미지 분할화 모델을 로드하고 자원 페이지에서 평가 함수를 복사합니다.
전체 Wolfram 언어 입력 표시하기
함수를 사용하여 이미지의 세분화를 실시합니다.
음성 인식 모델을 로드합니다.
음성 샘플을 녹음하고 문자로 다시 씁니다.
언어 모델을 로드하고 단어 완성에 사용합니다.
단어의 목록을 자동 완성합니다.
내장된 하위 단어군에서 특정 모델을 다운로드하고 그것을 사용하여 단어의 일부 토크나이저를 작성합니다.
문자열을 토큰화합니다.
이 모델의 군에 사용할 수 있는 매개 변수 값에 대한 정보를 얻습니다.
