ibm-watson-cognitive Addestrare un classificatore personalizzato


Esempio

La formazione di un classificatore personalizzato richiede un corpus di immagini organizzate in gruppi. In questo esempio, ho un mucchio di immagini di mele in un file ZIP, un mucchio di immagini di banane in un altro file ZIP e un terzo gruppo di immagini di cose che non sono frutti per un set negativo . Una volta creato un classificatore personalizzato, sarà in corso di training e dovrai utilizzare l'ID del classificatore per verificare se è pronto (utilizzando l'esempio 'Ottieni informazioni su un classificatore specifico specifico').

'use strict';

let watson = require('watson-developer-cloud');
let fs = require('fs');

var visualRecognition = watson.visual_recognition({
  version: 'v3',
  api_key: process.env.API_KEY,
  version_date:'2016-05-19'
});


let custom_classifier = {
  apple_positive_examples: fs.createReadStream('./apples.zip'),
  banana_positive_examples: fs.createReadStream('./bananas.zip'),
  negative_examples: fs.createReadStream('./non-fruits.zip'),
  name: 'The Name of My Classifier'
}

visualRecognition.createClassifier(custom_classifier, function(error, results) {
  console.log(JSON.stringify(results,null,2));
});