Introduction à l'IA avec Python

Résumé

“Dans cette leçon, nous parlerons du transfert d'apprentissage, qui nous permet d'obtenir d'excellents résultats même si nous avons très peu de données d'entraînement. Nous verrons comment créer notre propre ensemble de données pour Tensorflow et former un modèle qui classe n'importe quel objet que nous voulons.”

Dans cette leçon, Rodrigo Montemayor aborde le sujet : Transfert d'apprentissage 1, qui fait partie du cours Domestika en ligne : Introduction à l'IA avec Python. Découvrez les bases de l'intelligence artificielle et comment les appliquer à la résolution de problèmes.

Transcription partielle de la vidéo

“Dans cette leçon, nous parlerons du transfert d'apprentissage, dans lequel nous pouvons prendre des modèles existants et pré-entraînés et les appliquer pour résoudre nos propres problèmes. Commençons. Créer et former nos propres modèles prend souvent beaucoup de temps et surtout nous avons besoin de beaucoup de données de formation pour que si par exemple nous avons un réseau convolutif peut apprendre à effectuer correctement la classification ou la détection. Cependant, on peut utiliser une astuce appelée transfert apprentissage ou apprentissage par transfert dans lequel nous pouvons prend...”

Cette transcription a été générée automatiquement et peut contenir des erreurs.

Sommaire du cours : Introduction à l'IA avec Python

• Niveau : Débutant
• 99% avis positifs (358)
• 21738 élèves
• 6 unités
• 29 leçons (4 h 22 min)
• 16 vidéos téléchargées

• Catégorie

  Création de sites et d'applications, Intelligence Artificielle

• Domaines

  Développement web, Intelligence Artificielle, Programmation, Programmation IA