Transfer Learning for Food Classification

4.5
19件の評価
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。

Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs) and transfer learning

Build and train a Deep Learning Model using Pre-Trained InceptionResnetV2

Assess the performance of trained CNN using various Key performance indicators

Clock2 hours
Beginner初級
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 hands-on project, we will train a deep learning model to predict the type of food and then fine tune the model to improve its performance. This project could be practically applied in food industry to detect the type and quality of food. In this 2-hours long project-based course, you will be able to: - Understand the theory and intuition behind Convolutional Neural Networks (CNNs). - Understand the theory and intuition behind transfer learning. - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform data augmentation. - Build a Deep Learning Model using Pre-Trained InceptionResnetV2. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs.

あなたが開発するスキル

Deep LearningMachine LearningPython ProgrammingArtificial Intelligence(AI)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. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import Libraries and Datasets

  3. Perform Data Exploration and Visualization

  4. Perform Image Augmentation and Create Data Generator

  5. Understand the theory and intuition behind Transfer Learning

  6. Build Deep Learning model using Pre-trained Inception ResNet

  7. Compile and Train Deep Learning Model

  8. Fine Tune the Trained Model

  9. Assess the Performance of the Trained Model

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

  • ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

  • ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

  • ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

  • ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

  • ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

  • ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

  • ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

  • ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

  • はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

  • 分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。