Introduzione all'IA con Python

Introduzione all'intelligenza artificiale con Python

“Congratulazioni, sei arrivato alla fine del corso. Grazie mille per esserti unito a me! Per il progetto del corso dovrai realizzare un modello di Machine Learning che serve a classificare e rilevare le tue immagini, utilizzando le reti neurali. Per iniziare, seleziona l'oggetto o gli oggetti che desideri classificare con il tuo classificatore. Dovrebbe essere qualcosa di cui puoi avere molte immagini di esempio o puoi ottenerle da Internet (ad esempio animali, utensili da cucina, ecc.). Quindi, procurati quante più immagini possibile per il processo di formazione e metti tutte le immagini di ciascuna categoria in una cartella diversa. Ad esempio, se hai intenzione di classificare penne e matite, dovresti creare una cartella "Penne" e un'altra "Matite", ciascuna con le proprie immagini. Lascia alcune immagini separate da utilizzare per le previsioni (non utilizzate durante l'addestramento). Segui il processo simile a come lo abbiamo visto nel corso. Consiglio di provare 2 modi: creare il proprio modello da zero e un altro con trasferire l'apprendimento utilizzando un modello esistente, per confrontare i risultati. Ricorda che puoi provare diversi iperparametri (numero di strati, numero di neuroni) e vedere quale ti dà i migliori risultati. Successivamente, crea il tuo set di dati e separalo in set di addestramento e test. Allena i tuoi modelli. Usa i dati e i grafici per trovare i migliori iperparametri da utilizzare, oltre a definire un numero appropriato di epoche per addestrare il tuo modello senza overfitting/underfitting. Infine, usa il tuo modello per fare previsioni, puoi utilizzare le immagini che hai lasciato separate all'inizio, oppure puoi cercare immagini aggiuntive su Internet o scattare altre foto se si tratta di un modello che hai allenato con le tue foto. Una volta che il tuo progetto è pronto, mi piacerebbe che tu lo caricassi sul forum cliccando su "Crea il tuo progetto". Ti darò un feedback il prima possibile. Tuttavia, ti preghiamo di pazientare perché potrebbe volerci un po' di tempo per la risposta Mentre aspetti, osserva il lavoro degli altri tuoi compagni di classe, ti invito a scambiare idee con loro, sempre in modo rispettoso, in questo modo possiamo aiutarci a vicenda e imparare gli uni dagli altri. Grazie mille per aver completato il corso, a presto nel forum.”

Trascrizione parziale del video

“E con questo arriviamo alla fine del corso. Spero che ti sia piaciuto e che tu abbia imparato molto, ma prima di andare, Voglio darti alcuni consigli per il tuo progetto finale. Ricorda che puoi creare il tuo modello da zero oppure trovare e utilizzare un modello esistente per adattarlo. Test con diversi iperparametri, aggiungi o rimuovi strati e neuroni alla tua rete e misura quale ti dà i migliori risultati. Se il tuo modello cade rapidamente in un overfitting, testare utilizzando più immagini di allenamento oppure con le tecniche che abbiamo visto nel corso come il dropout. E nel caso tu...”

Questa trascrizione è stata generata con sistemi automatici, quindi può contenere errori.

Riepilogo del corso: Introduzione all'IA con Python

• Livello: Principiante
• 99% valutazioni positive (360)
• 22044 allievi
• 6 unità didattiche
• 29 lezioni (4h 22m)
• 16 download

• Categoria

  Intelligenza Artificiale, Web & App Design

• Aree

  Intelligenza Artificiale, Programmazione, Programmazione IA, Web development