Classification with Transfer Learning in Keras
154개의 평가

5,542명이 이미 등록했습니다.
How to implement transfer learning with Keras and TensorFlow
How to use transfer learning to solve image classification
154개의 평가
5,542명이 이미 등록했습니다.
How to implement transfer learning with Keras and TensorFlow
How to use transfer learning to solve image classification
In this 1.5 hour long project-based course, you will learn to create and train a Convolutional Neural Network (CNN) with an existing CNN model architecture, and its pre-trained weights. We will use the MobileNet model architecture along with its weights trained on the popular ImageNet dataset. By using a model with pre-trained weights, and then training just the last layers on a new dataset, we can drastically reduce the training time required to fit the model to the new data . The pre-trained model has already learned to recognize thousands on simple and complex image features, and we are using its output as the input to the last layers that we are training. In order to be successful in this project, you should be familiar with Python, Neural Networks, and CNNs. 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.
Deep Learning
Inductive Transfer
Convolutional Neural Network
Machine Learning
Tensorflow
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
Import Libraries and Helper functions
Download the Pet dataset and extract relevant annotations
Add functionality to create a random batch of examples and labels
Create a new model with MobileNet v2 and a new fully connected top layer
Create a data generator function and calculate training and validation steps
Get predictions on a test batch and display the test batch along with prediction
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
SK 제공
2020년 5월 28일Everything was as per description! Need more advanced tasks. Thanks, Amit Sir!
RR 제공
2020년 7월 13일More detailed explanation could be given about functions used, parameters
AS 제공
2020년 6월 20일How else would I have learned this? What a great fast way to apply a concept in real code.
MS 제공
2020년 5월 7일Its first time I went to the Keras and TensorFlow they are super easy to implement.
안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.
귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.
안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.
안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.
안내 프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기
안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.
안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.
페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.
네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.
브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.