Мы 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.

Информация о видео
Название: Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python
Автор: Коллектив
Год выхода: 2020
Жанр: Видеокурс
Язык: Русский
Выпущено: Россия
Продолжительность: 03:12:28

Файл
Формат: MP4 (+доп.файлы)
Видео: AVC, 1280x720, ~1101 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 3 Gb