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कोर्स विवरण
Python में Convolutional Neural Networks का उपयोग करना सीखें
इमेज मॉडल के लिए अक्सर डीप लर्निंग विधियों की आवश्यकता होती है, जो डेटा का उपयोग करके न्यूरल को प्रशिक्षित करती हैं विभिन्न मशीन लर्निंग कार्यों को करने के लिए नेटवर्क एल्गोरिदम। कन्वोल्यूशनल न्यूरल कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs) विशेष रूप से शक्तिशाली न्यूरल नेटवर्क्स हैं, जिनका उपयोग आप करेंगे ताकि छवियों के विश्लेषण के लिए विभिन्न प्रकार की वस्तुओं का वर्गीकरण करें। यह चार घंटे का पाठ्यक्रम आपको Keras का उपयोग करके CNNs का निर्माण, प्रशिक्षण और मूल्यांकन करना सिखाएगा।छवियों को डेटा में बदलना और न्यूरल नेटवर्क्स को उन्हें वर्गीकृत करना सिखाना एक डीप लर्निंग का चुनौतीपूर्ण पहलू, जिसके व्यापक अनुप्रयोग हैं पूरे क्षेत्र में व्यवसाय और अनुसंधान, एक ई-कॉमर्स साइट को इन्वेंटरी को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करने से लेकर कैंसर शोधकर्ताओं को खतरनाक मेलेनोमा को जल्दी पहचानने में आसानी से सक्षम बनाता है।
केरस CNNs की खोज करें
इस पाठ्यक्रम का पहला अध्याय इस बात को कवर करता है कि छवियों को डेटा के रूप में कैसे देखा जा सकता है, और Keras का उपयोग करके आप एक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकते हैं ताकि वह में पाए जाने वाले वस्तुओं का वर्गीकरण कर सके छवियाँ।दूसरा अध्याय कन्वोल्यूशन्स को कवर करेगा, जो CNNs का एक मूलभूत हिस्सा हैं। आप करेंगे जानें कि वे इमेज डेटा पर कैसे काम करते हैं और अपने को प्रशिक्षित और समायोजित करना सीखें परीक्षण डेटा का उपयोग करके Keras CNN। बाद के अध्याय अधिक विस्तार से जाते हैं और आपको सिखाते हैं डीप लर्निंग नेटवर्क कैसे बनाएं।
अपना स्वयं का Keras न्यूरल नेटवर्क बनाएं
आप पाठ्यक्रम को यह सीखकर समाप्त करेंगे कि आप कैसे ट्रैक कर सकते हैं कि कैसे एक CNN क्या कर रहा है और आप उसके प्रदर्शन को कैसे बेहतर बना सकते हैं। इस समय, आप Keras न्यूरल नेटवर्क बना सकेंगे, उन्हें अनुकूलित कर सकेंगे, और विज़ुअलाइज़ कर सकेंगे विभिन्न अनुप्रयोगों में उनकी प्रतिक्रियाएँ।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Neural Networks के साथ Image Processing
Convolutional neural networks, images में निहित डेटा से सीखते हैं। इस अध्याय में, हम images के डेटा की जाँच करेंगे, और सीखेंगे कि Keras का उपयोग करके किसी neural network को images में दिखाई देने वाली वस्तुओं को classify करने के लिए कैसे train किया जाए.
- Convolutional Neural Networks का परिचय50 XP
- डेटा के रूप में इमेज़: विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
- डेटा के रूप में इमेज़: इमेज़ बदलना100 XP
- इमेज को वर्गीकृत करना50 XP
- इमेज को दर्शाने के लिए वन-हॉट एन्कोडिंग का उपयोग100 XP
- क्लासिफ़ायर का मूल्यांकन100 XP
- Keras के साथ Classification50 XP
- एक न्यूरल नेटवर्क बनाएँ100 XP
- एक न्यूरल नेटवर्क कॉम्पाइल करें100 XP
- कपड़ों के डेटा पर neural network मॉडल फिट करना100 XP
- न्यूरल नेटवर्क मूल्यांकन के लिए क्रॉस-वैलिडेशन100 XP
2
Convolutions का उपयोग
Convolutions, convolutional neural networks के मूलभूत building blocks हैं। इस अध्याय में, आपका परिचय convolutions से कराया जाएगा और आप सीखेंगे कि वे image डेटा पर कैसे काम करते हैं। आप यह भी देखेंगे कि Keras neural networks में convolutions को कैसे शामिल किया जाता है.
3
और गहराई में जाना
Convolutional neural networks तब बहुत ताकतवर हो जाते हैं जब उन्हें कई layers (deep networks) के साथ बनाया जाता है। इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि कई convolutional layers को stack करके deep network कैसे बनाया जाए। आप यह भी सीखेंगे कि जैसे-जैसे network बढ़ता है, parameters की संख्या को कैसे track किया जाए, और इस संख्या को कैसे नियंत्रित किया जाए.
4
Deep Convolutional Networks को समझना और बेहतर बनाना
Neural networks की training को बेहतर बनाने के कई तरीके हैं। इस अध्याय में, हम इस पर ध्यान देंगे कि किसी network के प्रदर्शन को कितनी अच्छी तरह track किया जा सकता है, और convolutional neural networks को बेहतर बनाने के तरीकों का अन्वेषण करेंगे.
Keras के साथ Image Modeling
कोर्स
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