Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python

Выигрываем соревнование Kaggle по классификации/сегментации изображений со сверточными и остаточными нейросетями
IT: Для программистов и IT-специалистов / Python
Udemy логоUdemy
Открытый набор
Онлайн
от 1 090 ₽
Зарегистрироваться

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

Описание

Мы разберем сегментацию и классификацию изображений облаков с помощью сверточных, пирамидальных, остаточных и полносвязных нейронных сетей в соревновании на Kaggle вплоть до формирования конечного результата.

Курс разбит на 2 части. В первой части мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки. Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели - линейную и логистическую регрессии.

Во второй части разберем на практических примерах:

  • 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.

Для кого этот курс

  • Аналитики Python, изучающие машинное обучение
  • Программисты больших данных
  • Исследователи больших данных
Программа
Раздел 1. Процесс машинного обучения
Метрики и модели
Искусственные нейронные сети
Раздел 2. Практикум: Распознавание формы облаков
Обучение нейросети
Практикум: Сверточные нейросети
Ансамбли машинного обучения
Архитектуры сверточных нейросетей
Практикум: Архитектуры нейронных сетей
Практикум: нейросети для сегментации
Записаться на курс
Текущая цена
1 090
6 990