Классификация изображений с использованием сверточных нейронных сетей | Учебное пособие по глубок...

Добро пожаловать в Datacode с Sharad!
В этом видео мы построим полноценную модель классификации изображений с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) с TensorFlow и Keras.
Независимо от того, новичок вы или разработчик, переходящий на AI/ML, это руководство поможет вам понять, как работают CNN, а также как обучать, оценивать и оптимизировать модели глубокого обучения для повышения точности.

🔍 Что вы узнаете из этого видео

✔ Что такое классификация изображений
✔ Как работают CNN (свёрточные нейронные сети)
✔ Построение модели CNN с использованием TensorFlow и Keras
✔ Предварительная обработка наборов изображений
✔ Обучение, валидация и оценка
✔ Повышение точности с помощью методов оптимизации
✔ Финальные прогнозы и тестирование модели

🧠 Почему CNN так важны?

CNN — основа современных приложений компьютерного зрения, включая распознавание объектов, обнаружение лиц, медицинскую визуализацию и беспилотные автомобили. Это видео даёт вам практические знания и примеры кода, которые вы можете использовать в своих проектах.

📌 Исходный код и блокноты

(Ссылка на код, если планируете добавить)

🎥 Смотрите другие обучающие материалы по глубокому обучению:

👉 Обучающие материалы по Python для науки о данных
👉 Обучающие материалы по машинному обучению
👉 Проекты TensorFlow и Keras
👉 Серия о глубоком обучении

🔔 Подпишитесь на канал, чтобы получать больше контента по AI, ML, DL и Python:
   / @datacodewithsharad  
#CNN #ImageClassification #DeepLearning #TensorFlow #Keras #MachineLearning #AI #ConvolutionalNeuralNetworks #ComputerVision #DataScience #DatacodeWithSharad