Fine-tuning Convolutional Networks to Classify Dog Breeds

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

Create TensorFlow pipelines

Interpret model performance and ask poignant questions about the data

Fine-tune large-scale model on our niche dataset

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 2 hour-long project, you will learn how to approach an image classification task using TensorFlow. You will learn how to effectively preprocess your data to improve model generalizability, as well as build a performant modeling pipeline. Furthermore, you will learn how to accurately evaluate model performance using a confusion matrix; how to interpret results; and how to ask poignant questions about your dataset. Finally, you will fine-tune an existing, state-of-the-art-ready model to improve performance further. 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

  • Convolutional Neural Network
  • Machine Learning
  • Image Preprocessing
  • Tensorflow
  • Fine-tuning

Будете учиться пошагово

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

  1. Introduction to the project and exploratory data analysis

  2. Convolutional Neural Network quickstart guide

  3. Dataset (image) preprocessing

  4. Building a performant model pipeline

  5. Designing and evaluating a basic Convolutional Neural Network

  6. Fine-tuning a large-scale model for our usecase

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.