Build a Deep Learning Based Image Classifier with R

4.6
звезд
Оценки: 52
Рецензии: 14
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Solve a basic image classification problem with neural networks

Build, train, and evaluate a neural network model with Keras using R

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

In this 45-min guided project, you will learn the basics of using the Keras interface to R with Tensorflow as its backend to solve an image classification problem. By the time you complete this project, you will have used the R programming language to build, train, and evaluate a neural network model to classify images of clothing items into categories such as t-shirts, trousers, and sneakers. We will be training the deep learning based image classification model on the Fashion MNIST dataset which contains 70000 grayscale images of clothes across 10 categories. In order to be successful in this project, you should be familiar with R programming, and basics of neural networks. 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

Deep LearningArtificial Neural NetworkMachine LearningTensorflowkeras

Будете учиться пошагово

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

  1. Project Overview and Import Libraries

  2. Import the Fashion MNIST Dataset

  3. Data Exploration

  4. Preprocess the Data

  5. Build the Model

  6. Compile the Model

  7. Train and Evaluate the Model

  8. Make Predictions on Test Data

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

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе BUILD A DEEP LEARNING BASED IMAGE CLASSIFIER WITH R
Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

  • 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.