Bildklassifizierung mit CNNs unter Verwendung von Kaggle und Colab

Viele aufstrebende Machine Learning-Anwender haben Schwierigkeiten, die richtigen Rechenressourcen und Datensätze für Deep Learning zu finden. Dieser Kurs bietet einen klaren Weg zum Aufbau und Training Ihrer ersten neuronalen Faltungsnetze mit kostenlosen cloudbasierten Umgebungen und öffentlichen Datenrepositories. Sie werden vom Verständnis grundlegender Bilddatenstrukturen zum erfolgreichen Trainieren und Evaluieren von Deep-Learning-Modellen übergehen. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie die Kernarchitektur von Convolutional Neural Networks (CNNs) und wie sie Pixeldaten verarbeiten; Konfigurieren Sie Cloud-gehostete Notebooks, um direkt über API auf externe Datensätze zuzugreifen; Vorbereiten und Vorverarbeiten von Bilddatensätze für Training, Validierung und Tests; Erstellen Sie benutzerdefinierte CNN-Modelle, um Bilder in unterschiedliche Kategorien zu klassifizieren. Wenden Sie Best Practices für die Überwachung der Trainingsleistung an und verhindern Sie eine Überanpassung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Computer Vision und cloudbasierten Entwicklungsumgebungen, bevor Sie durch die Datenvorbereitung, das Modellarchitekturdesign und die Trainingsausführung geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Machine Learning und Data Science, die ein grundlegendes Verständnis von Python haben und mit Bilddaten arbeiten möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihr erstes Bildklassifizierungsmodell zu erstellen.