Transform your ability to diagnose and improve computer vision model performance through systematic error analysis. This course empowers you to move beyond aggregate metrics and conduct detailed failure analysis that reveals the root causes of model errors. You'll master the critical skills of analyzing confusion matrices, categorizing prediction errors into specific failure modes, and visualizing model predictions to identify correlations between errors and data characteristics. By completing this course, you'll be able to:
Evaluate Vision Errors: Identify Failure Patterns
il reste 3 jours ! Acquérir des compétences de haut niveau avec Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.
Evaluate Vision Errors: Identify Failure Patterns
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Hurix Digital
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Systematic error analysis uncovers specific failure modes and root causes that guide focused model improvements.
Confusion matrices and error categories reveal class-level model strengths and weaknesses.
Visualizing predictions with ground truth adds qualitative insight to complement numeric metrics.
Linking errors to data traits enables targeted data collection and model tuning for stronger robustness.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Anomaly Detection
- Catégorie : Root Cause Analysis
- Catégorie : Image Quality
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Statistical Reporting
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Failure Mode And Effects Analysis
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Récemment mis à jour !
janvier 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours est disponible dans le cadre de
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous devez également sélectionner un programme spécifique.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
Learners will establish foundational understanding of systematic error analysis approaches and learn to evaluate computer vision model performance beyond basic accuracy metrics.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
Learners will apply advanced techniques to identify systematic failure patterns in computer vision models and generate comprehensive quality reports for model improvement.
Inclus
1 vidéo1 lecture3 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Data Management
Statut : Essai gratuitMathWorks
Statut : Prévisualisation
Statut : Essai gratuitColumbia University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Foire Aux Questions
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.