Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. TensorFlow ist eine durchgängige Open Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie verfügt über ein umfassendes, flexibles Ökosystem von Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die es Forschern ermöglichen, den Stand der Technik im Bereich des maschinellen Lernens voranzutreiben, und Entwicklern, auf einfache Weise maschinelle Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen. In dieser Übung wird Transfer Learning verwendet, um Ihre Maschine zu trainieren. Wenn Sie beim Transfer Learning ein neues Modell zur Klassifizierung Ihres ursprünglichen Datensatzes erstellen, verwenden Sie den Teil zur Merkmalsextraktion wieder und trainieren den Teil zur Klassifizierung mit Ihrem Datensatz erneut. Diese Methode verbraucht weniger Rechenressourcen und Trainingszeit. Deep Learning von Grund auf kann Tage dauern, aber Transfer Learning kann in kürzester Zeit durchgeführt werden.
Bilder von Katzen und Hunden mit Transfer Learning klassifizieren
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Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
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Was Sie lernen werden
Untersuchen und verstehen Sie Ihre Bilddaten
Erstellen einer Eingabe-Pipeline mit Keras ImageDataGenerator
Verwendung eines Pre-Training-Modells für die Feature Extraction
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Technische Merkmale
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
- Kategorie: Tensorflow
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Über dieses Projekt
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Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
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Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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