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Dieser Artikel erklärt, wie man ein Bildklassifizierungsmodell mit TensorFlow erstellt und ausführt. Bildklassifizierung umfasst die Merkmalsextraktion und den Aufbau eines Klassifikators, oft unter Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs). Die Datenvorverarbeitung ist entscheidend; das Beispiel verwendet ImageDataGenerator zur Skalierung von Bildern. Ein CNN-Modell wird mit der Keras API von TensorFlow erstellt und besteht aus Faltungsschichten (Convolutional Layers), Max-Pooling-Schichten, einer Flatten-Schicht und dichten Schichten (Dense Layers). Das Modell verwendet den 'adam'-Optimierer und die 'binary_crossentropy'-Verlustfunktion. Das Modell wird mit den vorverarbeiteten Daten für 10 Epochen trainiert. Anschließend wird der Trainingsverlauf zur Evaluierung abgerufen. TensorFlow vereinfacht den Prozess der Erstellung funktionaler Bildklassifizierungsmodelle. Das Beispiel zeigt ein Szenario der binären Klassifizierung. Dieser Ansatz ermöglicht die praktische Anwendung von Machine Learning auf Bildklassifizierungsaufgaben.