Preparing Data for Machine Learning Models

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。

Be Able to Select a Region of Interest and Extract Features from it, so it will be your Training Dataset.

Get Introduced to Several Numpy Functions

Label the Training Dataset

Clock1.55 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

By the end of this project, you will extract colors pixels as training dataset into a form where you can feed it to your Machine Learning Model using numpy arrays. In this project we will work with images, you will get introduced to computer vision basic concepts. Moreover, you will be able to properly handle arrays and preprocess your training dataset and label it. Extracting features and preparing data is a very crucial task as it influences your model. So you will start to learn the basics of handling the data into the format where it would be accepted by a Machine Learning algorithm as Training Dataset.

あなたが開発するスキル

  • numpy arrays
  • Handling Dataset
  • extracting features
  • Label The Dataset
  • Computer Vision

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. Introduction and Setup

  2. Selecting Region of Interest

  3. Features as Numpy arrays

  4. Concatenate the 2 Features Array and Label the Training Dataset.

  5. Final Training Dataset Preprocessing

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。