Introducere în inteligența artificială cu Python

Introducere în inteligența artificială cu Python

“Felicitări! Ai ajuns la finalul cursului. Îți mulțumesc foarte mult că mi te-ai alăturat! Pentru proiectul cursului, va trebui să creezi un model de învățare automată care poate fi folosit pentru a clasifica și detecta propriile imagini folosind rețele neuronale. Pentru început, selectați obiectul sau obiectele pe care doriți să le clasificați cu ajutorul clasificatorului. Ar trebui să fie ceva pentru care aveți o mulțime de imagini de probă sau pe care le puteți obține de pe internet (de exemplu, animale, ustensile de bucătărie etc.). Apoi, adună cât mai multe imagini posibil pentru procesul de antrenament și plasează toate imaginile pentru fiecare categorie într-un folder separat. De exemplu, dacă clasifici pixuri și creioane, ar trebui să creezi un folder „Pixuri” și „Creioane”, fiecare cu propriile imagini. Păstrează câteva imagini separate pentru a le utiliza pentru predicții (nu în timpul antrenamentului). Urmați același proces pe care l-am văzut în curs. Recomand să încercați două abordări: crearea propriului model de la zero și o alta cu învățare prin transfer folosind un model existent, pentru a compara rezultatele. Rețineți că puteți experimenta cu diferiți hiperparametri (număr de straturi, număr de neuroni) și să vedeți care vă oferă cele mai bune rezultate. Apoi, creați setul de date și separați-l în seturi de antrenament și testare. Antrenați modelele. Folosiți datele și graficele pentru a găsi cei mai buni hiperparametri de utilizat, precum și definiți un număr adecvat de epoci pentru a antrena modelul fără supra-adaptare sau sub-adaptare. În cele din urmă, folosește-ți modelul pentru a face predicții. Poți folosi imaginile pe care le-ai pus deoparte la început sau poți căuta imagini suplimentare pe internet sau poți face alte fotografii dacă este vorba de un model pe care l-ai antrenat cu propriile fotografii. Odată ce proiectul tău este gata, mi-ar plăcea să îl încarci pe forum făcând clic pe „Creează-ți proiectul”. Îți voi oferi feedback cât mai curând posibil. Totuși, te rog să ai răbdare, deoarece s-ar putea să dureze ceva timp până să răspund. În timp ce aștepți, te rog să analizezi munca colegilor tăi. Te încurajez să faci schimb de idei cu ei, întotdeauna într-un mod respectuos. În acest fel, cu toții putem învăța și ne putem ajuta reciproc. Mulțumesc foarte mult pentru finalizarea cursului, ne vedem curând pe forum.”

Transcriere parțială a videoclipului

“Și cu asta ajungem la finalul cursului. Sper că ți-a plăcut și ai învățat multe. Înainte de a pleca. îți dau câteva sfaturi pentru proiectul final. Amintește-ți că poți crea propriul tău model de la zero sau poți căuta și folosi un model existent pentru a-l Testează cu diferiți hiperparametri. adaugă sau elimină straturi și neuroni din rețea și vezi care îți oferă cele mai bune rezultate. Dacă modelul tău suferă de suprainstruire rapidă. încearcă să folosești mai multe imagini de antrenament tehnici discutate în curs. precum dropout-ul. Și în cazul în care te lupți puțin cu Python. îți ream...”

Această transcriere este generată automat, deci poate conține greșeli.

Rezumatul cursului pentru: Introducere în inteligența artificială cu Python

• Nivel: Începător
• 98% recenzii pozitive ( 415 )
• 1 elev
• 1 unitate
• 1 lecție ( 1 oră 1 metru )
• 1 descărcare

• Categorie

  Design web și aplicații, Inteligență artificială

• Zone

  Dezvoltare web, Inteligența artificială, Programare, Programarea AI