Udemy [Udemy] Распознавание изображений для начинающих с использованием CNN в R Studio (2022)

[Trinity]

[Udemy] Распознавание изображений для начинающих с использованием CNN в R Studio (2022)

Вы ищете полный курс Convolutional Neural Network (CNN) , который научит вас всему, что нужно для создания модели распознавания изображений в R, верно?
Вы нашли правильный курс сверточных нейронных сетей!

После прохождения этого курса вы сможете :

• Определите проблемы распознавания изображений, которые можно решить с помощью моделей CNN.
• Создавайте модели CNN в R, используя библиотеки Keras и Tensorflow, и анализируйте их результаты.
• Уверенно практиковаться, обсуждать и понимать концепции глубокого обучения
• Иметь четкое представление о моделях расширенного распознавания изображений, таких как LeNet, GoogleNet, VGG16 и т. д.

Как этот курс поможет вам?

Поддающийся проверке сертификат об окончании предоставляется всем студентам, которые проходят этот курс сверточных нейронных сетей.

Если вы аналитик или ученый в машинном обучении, или студент, который хочет изучить и применить глубокое обучение в задачах распознавания изображений в реальном мире, этот курс даст вам прочную основу для этого, обучая вас некоторым из самых продвинутых концепций глубокого обучения. и их реализация в R, не становясь слишком математическим.

Почему стоит выбрать этот курс?

Этот курс охватывает все шаги, которые необходимо предпринять для создания модели распознавания изображений с использованием сверточных нейронных сетей.

Большинство курсов сосредоточены только на обучении тому, как проводить анализ, но мы считаем, что глубокое теоретическое понимание концепций позволяет нам создать хорошую модель. И после проведения анализа нужно иметь возможность судить, насколько хороша модель, и интерпретировать результаты, чтобы действительно помочь бизнесу.

Что дает нам право учить вас?

Курс ведут Абхишек и Пухрадж. Как менеджеры консалтинговой фирмы Global Analytics, мы помогли компаниям решить свои бизнес-задачи, используя методы глубокого обучения, и мы использовали наш опыт, чтобы включить практические аспекты анализа данных в этот курс.

Мы также являемся создателями некоторых из самых популярных онлайн-курсов — более 300 000 зачисленных и тысячи 5-звездочных отзывов, таких как эти:
Это очень хорошо, мне нравится тот факт, что все данные объяснения могут быть поняты непрофессионалом – Джошуа
Спасибо Автору за этот замечательный курс. Вы лучшие, и этот курс стоит любой цены. - Дейзи

Наше обещание

Обучение наших студентов - наша работа, и мы привержены ей. Если у вас есть какие-либо вопросы по содержанию курса, листу практики или чему-либо, связанному с какой-либо темой, вы всегда можете опубликовать вопрос в курсе или отправить нам прямое сообщение.

Загрузите практические файлы, пройдите практический тест и выполните задания.

К каждой лекции прилагаются заметки, чтобы вы могли следовать им. Вы также можете пройти практический тест, чтобы проверить свое понимание концепций. Для вас есть финальное практическое задание, чтобы вы практически реализовали свое обучение.

Что рассматривается в этом курсе?

Этот курс научит вас всем этапам создания модели на основе нейронной сети, то есть модели глубокого обучения, для решения бизнес-задач.

Ниже приведено содержание этого курса по ИНС:

• Часть 1 (раздел 2). Ускоренный курс по настройке R и R Studio с помощью R
  • Эта часть поможет вам начать работу с R. Этот раздел поможет вам настроить R и R studio в вашей системе, а также научит выполнять некоторые основные операции в R.
• Часть 2 (Раздел 3-6) – Теоретические концепции ИНС. Эта часть даст вам четкое представление о концепциях, связанных с нейронными сетями. В этом разделе вы узнаете об отдельных ячейках или персептронах и о том, как персептроны укладываются друг на друга для создания сетевой архитектуры. После того, как архитектура установлена, мы понимаем алгоритм градиентного спуска, чтобы найти минимумы функции, и узнаем, как это используется для оптимизации нашей сетевой модели.
• Часть 3 (Раздел 7-11) — Создание модели ИНС в R. В этой части вы узнаете, как создавать модели ИНС в R. Мы начнем этот раздел с создания модели ИНС с использованием последовательного API для решения задачи классификации. Мы узнаем, как определить сетевую архитектуру, настроить модель и обучить модель. Затем мы оцениваем производительность нашей обученной модели и используем ее для прогнозирования новых данных. Наконец, мы узнаем, как сохранять и восстанавливать модели. Мы также понимаем важность таких библиотек, как Keras и TensorFlow в этой части.
• Часть 4 (Раздел 12) – Теоретические концепции CNN . В этой части вы узнаете о сверточных слоях и слоях объединения, которые являются строительными блоками моделей CNN. В этом разделе мы начнем с базовой теории сверточных слоев, шага, фильтров и функций. карты. Мы также объясним, чем изображения в градациях серого отличаются от цветных изображений. Наконец, мы обсудим уровень пула, который повышает вычислительную эффективность нашей модели.
• Часть 5 (Раздел 13-14) – Создание модели CNN в R.
  В этой части вы узнаете, как создавать модели CNN в R. Мы возьмем ту же проблему распознавания модных объектов и применим к ней модель CNN. Мы сравним производительность нашей модели CNN с нашей моделью ANN и заметим, что точность увеличивается на 9-10%, когда мы используем CNN. Однако это еще не конец. Мы можем еще больше повысить точность, используя определенные методы, которые мы рассмотрим в следующей части.
• Часть 6 (Раздел 15-18) — Сквозной проект распознавания изображений в R.
  В этом разделе мы создаем полный проект распознавания изображений на цветных изображениях. Мы берем конкурс распознавания изображений Kaggle и строим модель CNN для его решения. С помощью простой модели мы достигаем почти 70% точности на тестовом наборе. Затем мы изучаем такие концепции, как увеличение данных и трансферное обучение, которые помогают нам повысить уровень точности с 70% до почти 97% (так же хорошо, как и у победителей этого конкурса).

К концу этого курса ваша уверенность в создании модели сверточной нейронной сети в R резко возрастет. Вы получите полное представление о том, как использовать CNN для создания прогностических моделей и решения проблем распознавания изображений.

Нажмите кнопку регистрации, и увидимся на уроке 1!

Ваше здоровье

Старт-Тех Академия

Ниже приведены некоторые популярные часто задаваемые вопросы студентов, которые хотят начать свое путешествие по глубокому обучению.

Зачем использовать R для глубокого обучения?

Понимание R — один из ценных навыков, необходимых для карьеры в машинном обучении. Ниже приведены некоторые причины, по которым вам следует изучать глубокое обучение в R.

1. Это популярный язык для машинного обучения в ведущих технологических компаниях. Почти все они нанимают специалистов по обработке и анализу данных, которые используют R. Например, Facebook использует R для поведенческого анализа данных пользовательских постов. Google использует R для оценки эффективности рекламы и составления экономических прогнозов. И, кстати, это касается не только технологических компаний: R используется в аналитических и консалтинговых фирмах, банках и других финансовых учреждениях, академических учреждениях и исследовательских лабораториях, а также практически везде, где данные нуждаются в анализе и визуализации.

2. Изучение основ науки о данных, возможно, проще в R. У R есть большое преимущество: он был разработан специально для обработки и анализа данных.

3. Удивительные пакеты, которые сделают вашу жизнь проще. Поскольку R был разработан с учетом статистического анализа, он имеет фантастическую экосистему пакетов и других ресурсов, которые отлично подходят для науки о данных.

4. Надежное, растущее сообщество специалистов по данным и статистиков. По мере того, как сфера науки о данных стремительно развивалась, R рос вместе с ней, став одним из самых быстрорастущих языков в мире (по данным StackOverflow). Это означает, что при работе над проектами в R легко найти ответы на вопросы и советы сообщества.

5. Добавьте еще один инструмент в свой набор инструментов. Ни один язык не будет подходящим инструментом для каждой работы. Добавление R в ваш репертуар упростит некоторые проекты и, конечно же, сделает вас более гибким и востребованным сотрудником, когда вы ищете работу в области обработки данных.

В чем разница между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?

Проще говоря, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных используют те же алгоритмы и методы, что и интеллектуальный анализ данных, за исключением того, что типы прогнозов различаются. В то время как интеллектуальный анализ данных обнаруживает ранее неизвестные шаблоны и знания, машинное обучение воспроизводит известные шаблоны и знания, а затем автоматически применяет эту информацию к данным, принятию решений и действиям.

Глубокое обучение, с другой стороны, использует передовые вычислительные мощности и специальные типы нейронных сетей и применяет их к большим объемам данных для изучения, понимания и выявления сложных закономерностей. Автоматический языковой перевод и медицинские диагнозы являются примерами глубокого обучения.

Для кого этот курс:

• Люди, которые делают карьеру в области науки о данных
• Работающие профессионалы начинают свой путь глубокого обучения
• Любой, кто хочет освоить распознавание изображений с уровня новичка за короткий промежуток времени

Требования

• Учащимся потребуется установить программное обеспечение R и RStudio, но у нас есть отдельная лекция, которая поможет вам установить то же самое.

Материал на английском языке

Подробнее:

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.