Build a Machine Learning Image Classifier with Python

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Build your own image classifier using Python code

Preprocess and normalize that data for training

Train and test your model on your own sample image

Clock1.5 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to build your own Machine Learning Image Classifier using Python and Colab. You will be able to easily load the data, preview it, process and normalize it, then train and test your model! I hope you enjoy the experience! 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.

Навыки, которые вы получите

  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Deep Learning

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Task 1 : you will get an overview of Colaboratory and you will have gotten familiar with how to access and set up the environment for this course. then preview what the finished project looks like.

  2. Task 2: you will have begun the process of building the image classifier using available data. You will learn how to load data, preview the data and its shape and how to process it for training.

  3. By the end of Task 3, you will have completed preprocessing and normalized your loaded data.

  4. By the end of Task 4, you will have setup the Keras model architecture, trained and evaluated your model.

  5. By the end of Task 5, you will have tested your trained model on the test dataset and also on your own choice image.

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.