Оценки: 446
9 238 уже зарегистрированы
Image Data Augmentation with Keras
Using Image Data Generator with a Keras Model
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.
Deep Learning
Convolutional Neural Network
Machine Learning
image augmentation
keras
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction and Importing Libraries
Rotation
Width and Height Shifts
Brightness
Shear Transformation
Zoom
Channel Shift
Horizontal and Vertical Flips
Data Normalization
Rescale and Preprocessing Function
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера MB
23 июня 2020 г.I enjoyed the course and learned few things! Thank you for sharing the insights and for your time!
от партнера SM
14 июля 2020 г.REALLY REALLY ENJOYED THIS ONE. I would have given it 6/5 stars but I had an issue with the Virtual Desktop not functioning from Task 9 ended up writing code on paper! Nonetheless great instructor!
от партнера SM
17 янв. 2021 г.Good content. Cloud desktop (Rhyme) doesn't provide enough time. I don't like rushing.
от партнера RD
13 июня 2020 г.Amit sir has explained all the necessary concepts very briefly, But what I feel is someone need to have some knowledge regarding the working principles of CNN to opt this project.
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.
