Машинное обучение нейросети и глубокое обучение на Python

Разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.

Машинное обучение нейросети и глубокое обучение на Python
Машинное обучение нейросети и глубокое обучение на Python



Разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.

В этом курсе:
Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.
Метрики точности: оценка F1 и коэффициент Дайса.
Очистка данных и обработка изображений.
Загрузка и сохранение моделей и данных в HDF5.
Двухслойный и многослойный перцептрон.
Нейросети со сверточными слоями и слоями подвыборки.
Функции активации, инициализация и оптимизаторы нейросетей.
Преобразование и дополнение (аугментация) бинарных данных.
LeNet, AlexNet, GoogLeNet.
VGG, Inception, ResNet, DenseNet.
Сегментация изображений с MobileNet, Unet, PSPNet и FPN.
Ансамбль нейросетей.
Выгрузка результата для соревнования на Kaggle.

Для кого этот курс:
Аналитики Python, изучающие машинное обучение
Программисты больших данных
Исследователи больших данных

 Скачать:  mahin_obuch_neiroseti.zip

✨✨✨HOSTING / VDS / VPS / SERVERS✨✨✨