Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 36,565
- 1,719
Автор: udemy, Mosin hasan
Название: Практическое трансферное обучение (глубокое обучение) в Python (2022)
[udemy, Mosin hasan] Practical Transfer Learning ( Deep Learning ) in Python (2022)
Не будь героем. как хорошо сказано..
Зарегистрируйтесь и используйте работы Героя для решения наших задач.
Все не могут заниматься исследованиями, как Янн Лекун или Эндрю Нг. Они сосредоточены на улучшении алгоритмов машинного обучения для лучшего мира.
Но как человек и для промышленности мы больше заботимся о конкретном приложении и его точности.
Трансферное обучение — это решение многих существующих проблем. Перенос обучения использует существующие знания ранее изученной модели на новые рубежи.
Я продемонстрирую код для трансферного обучения в классификации изображений.
Приобретенные знания для распознавания велосипеда и велосипеда можно использовать для распознавания автомобиля.
Существуют различные способы достижения трансферного обучения. Я расскажу о предварительно обученной модели, тонкой настройке и методах извлечения признаков.
Снова. Не будем Героями. и записаться на этот курс.
Для кого этот курс:
Энтузиаст глубокого обучения
Всем, кто хочет начать машинное обучение
Требования
Базовое понимание Python
Базовое понимание терминов машинного обучения
Некоторые идеи о моделях CNN
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Практическое трансферное обучение (глубокое обучение) в Python (2022)
[udemy, Mosin hasan] Practical Transfer Learning ( Deep Learning ) in Python (2022)
Не будь героем. как хорошо сказано..
Зарегистрируйтесь и используйте работы Героя для решения наших задач.
Все не могут заниматься исследованиями, как Янн Лекун или Эндрю Нг. Они сосредоточены на улучшении алгоритмов машинного обучения для лучшего мира.
Но как человек и для промышленности мы больше заботимся о конкретном приложении и его точности.
Трансферное обучение — это решение многих существующих проблем. Перенос обучения использует существующие знания ранее изученной модели на новые рубежи.
Я продемонстрирую код для трансферного обучения в классификации изображений.
Приобретенные знания для распознавания велосипеда и велосипеда можно использовать для распознавания автомобиля.
Существуют различные способы достижения трансферного обучения. Я расскажу о предварительно обученной модели, тонкой настройке и методах извлечения признаков.
Снова. Не будем Героями. и записаться на этот курс.
Для кого этот курс:
Энтузиаст глубокого обучения
Всем, кто хочет начать машинное обучение
Требования
Базовое понимание Python
Базовое понимание терминов машинного обучения
Некоторые идеи о моделях CNN
Материал на английском языке
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
