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Aprendizaje de transferencia de aprendizaje de máquina de flujo tensor

Conozca los fundamentos de la Red Neural Convolucional y transfiera el aprendizaje en este curso gratuito en línea.

Publisher: NPTEL
Este curso gratuito en línea en Tensor Flow Machine Learning Transfer learning le presentará una nueva arquitectura de red neuronal conocida como Convolutional Neural Network (CNNs). También aprenderá sobre la clasificación y visualización de imágenes, así como sobre el aprendizaje de transferencia con la Red Neural Convolucional pre-entrenada y el concentrador TensorFlow. También se le introducirá el método de utilizar la API Estimator para crear modelos de aprendizaje automático.
Aprendizaje de transferencia de aprendizaje de máquina de flujo tensor
  • Duración

    4-5 Horas
  • Students

    490
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

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Description

Este curso gratuito en línea en Tensor Flow Machine Learning para transferir el aprendizaje comenzará por introducirlo en el concepto de Redes Neurales Convolucionales, conocido de otro modo como CNNs. También aprenderás sobre las operaciones de convolución, el procedimiento para la creación de filtros así como la evaluación de filtros. Este curso le presentará las operaciones clave en Convolution Neural Networks y demostrar su uso en el reconocimiento de la tarea de los dígitos escritos a mano. También aprenderá acerca de la agrupación, el resumen del modelo y las diferencias entre CNNs y la red neuronal de avance del canal de información.

Este curso introduce la importancia del modelo de aprendizaje automático preformado como un extractor de características. También aprenderá el procedimiento para afinar un modelo preformado. A continuación, se le introducirá en el proceso de creación de modelos de clasificación de imágenes desde cero utilizando estrategias empleadas en la práctica. También aprenderá a visualizar lo que está aprendiendo la Red Neural de Convolution.

El curso explica entonces el proceso de usar Tensorflow Keras como una API para construir modelos de aprendizaje automático. También aprenderá sobre la visión general de la programación a los estimadores, las funciones de entrada y las columnas de características. Este curso explica en gran detalle la importancia del modelo de árbol potenciado y cómo utilizar la API de estimator de Tensorflow para entrenar clasificadores de árboles potenciados. Aprenderá a crear funciones de entrada y columnas de características. También aprenderá sobre la importancia de incluir proyectores, codificación, incrustación de capas y decodificación

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