Python'da Evrişimli Sinir Ağlarını Kullanmayı Öğrenin

Görüntü modeli genellikle, sinir ağlarını eğitmek için verileri kullanan derin öğrenme yöntemlerini gerektirir. çeşitli makine öğrenimi görevlerini gerçekleştirmek için ağ algoritmaları. Konvolüsyonel sinir ağı sinir ağları (CNN'ler), kullanacağınız özellikle güçlü sinir ağlarıdır. görüntülerin analizi için farklı türdeki nesneleri sınıflandırmak. Bu dört saatlik Bu kurs, Keras kullanarak CNN'leri nasıl oluşturacağınızı, eğiteceğinizi ve değerlendireceğinizi öğretecektir.

Görüntüleri veriye dönüştürmek ve sinir ağlarına bunları sınıflandırmayı öğretmek bir derin öğrenmenin zorlu unsuru, geniş uygulama alanları ile iş ve araştırma, bir e-ticaret sitesinin envanter yönetimine yardımcı olmaktan daha fazlasını kanser araştırmacılarının tehlikeli melanomları hızlı bir şekilde tespit etmelerini kolaylaştırır.

Keras CNN'leri keşfedin

Bu dersin ilk bölümü, görüntülerin nasıl veri olarak görülebileceğini ve Keras'ı kullanarak nesneleri sınıflandırmak için bir sinir ağını nasıl eğitebilirsiniz? görüntüler.

İkinci bölümde, CNN'lerin temel bir parçası olan konvolüsyonlar ele alınacaktır. Sen görüntü verileri üzerinde nasıl çalıştıklarını öğrenin ve bunları nasıl eğiteceğinizi ve ayarlayacağınızı öğrenin Test verilerini kullanan Keras CNN. Sonraki bölümlerde daha ayrıntılı bilgiler verilmekte ve size öğretilmektedir. derin öğrenme ağı nasıl oluşturulur.

Kendi Keras Sinir Ağınızı Oluşturun

Kursu, nasıl takip edebileceğinizi öğrenerek bitireceksiniz. CNN'in performansı ve performansını nasıl iyileştirebileceğiniz. Bu noktada, Keras sinir ağları oluşturabilir, bunları optimize edebilir ve görselleştirebilirsiniz. çeşitli uygulamalarda verdikleri yanıtlar.

Evrimsel katman çıkış boyutunu hesapla

Keras ile Görüntü Modellemesi

Uygulamalı etkileşimli egzersiz