Image Data Augmentation with Keras

4.6
별점

446개의 평가

제공자:

9,218명이 이미 등록했습니다.

학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.
1.5 hours
중급
다운로드 필요 없음
분할 화면 동영상
영어
데스크톱 전용

In this 1.5-hour long project-based course, you will learn how to apply image data augmentation in Keras. We are going to focus on using the ImageDataGenerator class from Keras’ image preprocessing package, and will take a look at a variety of options available in this class for data augmentation and data normalization. Since this is a practical, project-based course, you will need to prior experience with Python programming, convolutional neural networks, and Keras with a TensorFlow backend. Data augmentation is a technique used to create more examples, artificially, from an existing dataset. This is useful if your dataset is small and you want to increase the number of examples. Data augmentation can often solve over-fitting so that your model generalizes well after training. For images, a variety of augmentation can be applied to increase the number of examples. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

  • Deep Learning

  • Convolutional Neural Network

  • Machine Learning

  • image augmentation

  • keras

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

검토

IMAGE DATA AUGMENTATION WITH KERAS의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

자주 묻는 질문