Обучающее видео ⇒ Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python
             
            
                    | 
                        | Оцените новость / программу! 5 из 5, всего оценок - 5
 |  |  |  | 
                  
            
            
			Разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.
В этом курсе:- Проведение исследовательского анализа данных для поиска зависимостей: EDA.
 
- Метрики точности: оценка F1 и коэффициент Дайса.
 
- Очистка данных и обработка изображений.
 
- Загрузка и сохранение моделей и данных в HDF5.
 
- Двухслойный и многослойный перцептрон.
 
- Нейросети со сверточными слоями и слоями подвыборки.
 
- Функции активации, инициализация и оптимизаторы нейросетей.
 
- Преобразование и дополнение (аугментация) бинарных данных.
 
- LeNet, AlexNet, GoogLeNet.
 
- VGG, Inception, ResNet, DenseNet.
 
- Сегментация изображений с MobileNet, Unet, PSPNet и FPN.
 
- Ансамбль нейросетей.
 
- Выгрузка результата для соревнования на Kaggle.
Для кого этот курс:- Аналитики Python, изучающие машинное обучение
 
- Программисты больших данных
 
- Исследователи больших данных
О курсе:
Язык: Русский
Продолжительность: 03:12:28
Формат: MP4 (+доп.файлы)
Видео: AVC, 1280x720, ~1101 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Скачать видеокурс Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python (2,76 ГБ): 
            
            
            
Annyuk, 
bacila-LAI, 
mindzhurna, 
rm1508, 
oknebuz, 
vik225577, 
Tyrannos, 
GWP, 
Nick_olas, 
romanikk, 
sabir86, 
bolmix, 
Sad-aka-Off, 
kazarik, 
gmyzo