Smoky Редактор Регистрация 13.06.19 Сообщения 28,152 Реакции 355,569 30.03.20 #1 Автор: Центр digital-профессий ITtensive Название: Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение 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. Чему вы научитесь: Распознавание формы облаков по фотографии Оценка F1 и критерий сходства Дайса Многослойный перцептрон Сверточные нейронные сети Функции активации, регуляризаторы и оптимизаторы Нормализация, отсев и дополнение изображений LeNet, AlexNet и GoogLeNet, Inception VGG, ResNet и DenseNet MobileNet, FPN, Unet, PSPNet Ансамбли нейросетей Требования: Основы математической статистики Основы машинного обучения Продвинутый Python Подробнее: Зарегистрируйтесь или войдите на форум для просмотра ссылок Скачать: Ссылка доступна для пользователей с группой: Премиум 1 Последнее редактирование: 30.03.20 Похожие темы [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 7 - 8 (2022) [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 6 из 8 (2022) [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 5 из 8 (2022) [Яндекс.Практикум] Системный аналитик. Часть 4 из 8 (2022) [Яндекс.Практикум] Системный аналитик. Часть 3 из 8 (2022) [Яндекс.Практикум] Системный аналитик. Часть 2 из 8 (2022) [Яндекс-практикум] Системный аналитик. Часть 1 из 8 (2022) [Алексей Ильющенко] [Stepik] Разработка мобильных и PC приложений на Python. Фреймворк Kivy (2024) [GetAnalyst] Проектирование микросервисов (2024) [Stepik] Дмитрий Титов - Основы SQL для программистов без поддержких (2023)
Автор: Центр digital-профессий ITtensive Название: Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение 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. Чему вы научитесь: Распознавание формы облаков по фотографии Оценка F1 и критерий сходства Дайса Многослойный перцептрон Сверточные нейронные сети Функции активации, регуляризаторы и оптимизаторы Нормализация, отсев и дополнение изображений LeNet, AlexNet и GoogLeNet, Inception VGG, ResNet и DenseNet MobileNet, FPN, Unet, PSPNet Ансамбли нейросетей Требования: Основы математической статистики Основы машинного обучения Продвинутый Python Подробнее: Зарегистрируйтесь или войдите на форум для просмотра ссылок Скачать: Ссылка доступна для пользователей с группой: Премиум 1
O Orphey Премиум Регистрация 26.11.19 Сообщения 7 Реакции 2 26.12.20 #2 Озвучила курс нейросеть) После окончания озвучки просто тишина и видео с процессом написания кода.