Malaria parasite detection using ensemble learning in Keras

提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Transform image files into arrays and create datasets

Create and Train a CNN model in Keras

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

In this 1-hour long project-based course, you will learn what ensemble learning is and how to implement is using python. You will create deep convolutional neural networks using the Keras library to predict the malaria parasite. You will learn various ways of assessing classification models. You will create an ensemble of deep convolutional neural networks and apply voting in order to combine the best predictions of your models. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Machine Learning
  • Python Programming
  • Ensemble Learning
  • python CV
  • Image Processing

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Load the cell image data

  2. Transform the image files into arrays and create the datasets

  3. Create a deep CNN

  4. Train and test the CNN

  5. Create the CNN models ensemble

  6. Fit the models in the ensemble and perform the prediction

  7. Apply hard voting to the ensemble

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。