AutoML for Computer Vision with Microsoft Custom Vision
Оценки: 114

4 280 уже зарегистрированы
Train an image classifier with Microsoft Custom Vision
Create an HTTP web server with Python
Classify images in web browsers with TensorFlow.js
Оценки: 114
4 280 уже зарегистрированы
Train an image classifier with Microsoft Custom Vision
Create an HTTP web server with Python
Classify images in web browsers with TensorFlow.js
Welcome to this hands-on project on using Microsoft’s Custom Vision service for automated machine learning or AutoML as it’s popularly known. In this project, you are going to use Microsoft’s drag and drop tool to train your computer to recognize images of dogs and cats. We are going to do all of this without writing a single line of code! To take this guided-project, you do not need a background in computer science, machine learning or coding. The only prerequisite for this project is that you have a Microsoft Azure account. If you don’t already have one, you will have to sign up for it. 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
cloud-computing
automl
machine-learning
microsoft-azure
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction and Demo
Create a Project on Custom Vision
Upload and Tag Images
Train the Model
Classify Images from your Computer and the Web
Image Classification Web Application Template
Running the Web App
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера SD
12 мар. 2021 г.the session ended very quickly rest everything was perfectly explained
от партнера SS
1 авг. 2020 г.this project was fun as well as educational thanks
от партнера AG
16 июня 2020 г.I am grateful to have the chance to participate in an online course like this!
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.