Aprenda o básico, os modelos, as habilidades, as atualizações e a jornada da visão computacional para os mecanismos de busca. Encontre recursos e dicas para dominar este campo.

We by nature are result-driven. Yet sometimes, we forget to enjoy the journey. Do you enjoy building computer vision skills? Do you like loading images to neural networks? Then figuring out something is wrong, resizing the images, changing model, adding manual filtering and post-processing? Yes, getting a job is great. Yes, a high -salary is great. But just because you don’t have these things yet doesn’t mean you failed. THIS is the dream. The rest is the consequence of living it. Enjoy the journey, and the results will follow.

Como você pode desenvolver habilidades de visão computacional para motores de busca?

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Visão computacional é o campo da ciência da computação que lida com a possibilidade de máquinas verem, entenderem e processarem informações visuais. Tem muitas aplicações em motores de busca, tais como pesquisa de imagens e vídeos, reconhecimento de rostos e objetos, análise de cena e filtragem de conteúdo. Se você deseja desenvolver habilidades de visão computacional para mecanismos de busca, aqui estão alguns passos que você pode seguir:

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 7 contribuições. Saiba mais

1 Aprenda o básico

Antes de mergulhar nos tópicos avançados de visão computacional, você precisa ter uma base sólida dos conceitos e técnicas básicas. Você deve estar familiarizado com os fundamentos do processamento de imagens, como espaços de cores, filtros, histogramas, detecção de borda e segmentação. Você também deve saber como usar ferramentas e bibliotecas comuns, como OpenCV, PIL e scikit-image, para manipular e analisar imagens em Python. Você pode encontrar muitos cursos on-line, livros e tutoriais que abordam esses tópicos.

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Abhishek Kumar

🔍 SEO & PPC Ads | 🛒 E-commerce | 💬 Social Media Strategist | Helping businesses grow online 🚀
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The basic concepts of image processing, including color spaces, filters, histograms, edge detection, and segmentation, should be understood by you. Additionally, you should understand how to handle and analyze images in Python using standard tools and libraries like scikit-image, PIL, and OpenCV.

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Mohammed Sohaib Uddin

Microsoft Certified Power BI Data Analyst | Data Science | Business Intelligence | Snowflake | Machine Learning | Deep Learning | Data Engineering | Azure
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First things first, let's understand the building blocks. In my journey, I started by getting comfy with image stuff – colors, filters, histograms. Think of it like learning the ABCs of pictures. I played with tools like OpenCV, PIL, and scikit-image in Python. It's like having a cool toolbox to play with! This basic knowledge was super handy when I worked at PianalytiX, dealing with data like a digital detective.

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2 Explore os modelos

A visão computacional depende fortemente de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para executar tarefas complexas, como classificação, detecção, segmentação, reconhecimento e geração. Você deve aprender a usar e implementar alguns dos modelos mais populares e eficazes, como redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), redes adversárias generativas (Gans)e transformadores. Você também deve entender como treinar, testar e avaliar esses modelos usando métricas e conjuntos de dados apropriados. Você pode encontrar muitos recursos e exemplos que demonstram como usar esses modelos para visão computacional em plataformas como TensorFlow, PyTorch e Keras.

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Mohammed Sohaib Uddin

Microsoft Certified Power BI Data Analyst | Data Science | Business Intelligence | Snowflake | Machine Learning | Deep Learning | Data Engineering | Azure
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Next, let's talk about machine learning models. Sounds fancy, but it's like having superhero powers for computers. From CNNs to GANs, each has its special job. I tried them out on platforms like TensorFlow and PyTorch, turning theory into action. I realized it's not just about knowing the models but making them work with real-world data – like giving them a mission they can actually accomplish!

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3 Aplicar as habilidades

A melhor maneira de desenvolver habilidades de visão computacional para mecanismos de busca é aplicá-las a problemas e desafios do mundo real. Você deve procurar oportunidades para trabalhar em projetos que envolvam visão computacional e mecanismos de busca, como construir um mecanismo de pesquisa de imagem ou vídeo, desenvolver um sistema de reconhecimento facial ou de objetos, criar uma ferramenta de análise de cena ou filtragem de conteúdo ou gerar imagens ou vídeos realistas. Você também deve participar de competições e hackathons que testam suas habilidades e conhecimentos de visão computacional. Você pode encontrar muitos exemplos e ideias de projetos e desafios de visão computacional em sites como Kaggle, HackerEarth e Codalab.

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Mohammed Sohaib Uddin

Microsoft Certified Power BI Data Analyst | Data Science | Business Intelligence | Snowflake | Machine Learning | Deep Learning | Data Engineering | Azure
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Now, let's get hands-on. Applying what you've learned is where the fun begins. At Northern Illinois University, I used machine learning to solve a real-world problem – Satellite Image Processing. Finding projects that match your interests is like choosing your own adventure in the tech world. It makes learning way more exciting!

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4 Mantenha-se atualizado

A visão computacional é um campo dinâmico e em rápida evolução que produz constantemente novas pesquisas e inovações. Você deve manter-se atualizado com as últimas tendências e desenvolvimentos em visão computacional e mecanismos de busca lendo artigos, blogs, boletins informativos e podcasts. Você também deve seguir os especialistas e influenciadores da área que compartilham seus insights e opiniões nas mídias sociais, fóruns e plataformas como Medium, YouTube e Twitter. Você também deve se juntar às comunidades e redes de entusiastas e profissionais de visão computacional que trocam ideias e feedback em plataformas como Reddit, Stack Overflow e Quora.

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Mohammed Sohaib Uddin

Microsoft Certified Power BI Data Analyst | Data Science | Business Intelligence | Snowflake | Machine Learning | Deep Learning | Data Engineering | Azure
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Tech moves fast, so it's like being on a never-ending learning rollercoaster. Certifications were my tickets to stay on the ride. Following tech experts on LinkedIn and kaggle, and chatting with others on forums, keeps you in the loop. It's like being part of a big tech family where everyone helps each other grow.

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5 Aproveite a viagem

Finalmente, você deve aproveitar a jornada de desenvolvimento de habilidades de visão computacional para mecanismos de busca. É um campo gratificante e emocionante que oferece muitas oportunidades e desafios. Você deve ser curioso, criativo e persistente em seu aprendizado e exploração. Você também deve se divertir e experimentar diferentes técnicas e aplicações. Você deve celebrar suas conquistas e aprender com seus erros. Você também deve compartilhar seu trabalho e conhecimento com outras pessoas e contribuir para o avanço do campo.

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Jérémy Cohen

CEO & Founder - Think Autonomous | I help engineers build cutting-edge self-driving car skills | 40 Under 40 Analytics Insight
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We by nature are result-driven. Yet sometimes, we forget to enjoy the journey. Do you enjoy building computer vision skills? Do you like loading images to neural networks? Then figuring out something is wrong, resizing the images, changing model, adding manual filtering and post-processing? Yes, getting a job is great. Yes, a high -salary is great. But just because you don’t have these things yet doesn’t mean you failed. THIS is the dream. The rest is the consequence of living it. Enjoy the journey, and the results will follow.

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Mohammed Sohaib Uddin

Microsoft Certified Power BI Data Analyst | Data Science | Business Intelligence | Snowflake | Machine Learning | Deep Learning | Data Engineering | Azure
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Imagine this journey like a video game. Celebrate each level-up! Don't just focus on the end goal; enjoy the learning process. Stay curious, try out new things, and learn from your "oops" moments. It's a bit like exploring a new game – the more you play, the more fun it gets!

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