[爆卦]影像分類模型是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 影像分類模型產品中有81篇Facebook貼文,粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享,也在其Facebook貼文中提到, NT 390 特價中 使用 React、 Django Rest Framework 和一個 Keras 預先訓練的模型來構建一個 AI 專案(影像分類器)。 https://softnshare.com/image-classifier-with-django-and-react/...

影像分類模型 在 ✨蔡芮郁 ✨ • ࡇ • Instagram 的最讚貼文

2020-05-13 14:17:53

看微型展彷彿穿過兔子洞闖入愛麗絲的夢境,咬一口蘑菇變成小人,平日所見萬事萬物將會是怎樣一種狀態,「微型展」來自日本設計師田中達也的鏡頭踏入微縮景觀世界。來自日本 Miniature Life 株式會社的熊本藝術家兼設計師田中達也先生(Tatsuya Tanaka)自2011年開始其項目小型日曆(Mi...

  • 影像分類模型 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文

    2021-09-06 15:43:23
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    NT 390 特價中

    使用 React、 Django Rest Framework 和一個 Keras 預先訓練的模型來構建一個 AI 專案(影像分類器)。

    https://softnshare.com/image-classifier-with-django-and-react/

  • 影像分類模型 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-10 19:22:09
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    🔥 NT 330 特價中

    課程已於 2021 年 8 月更新

    使用深度 / 機器學習、人工神經網路建立 8 個實際的專案,從零開始變英雄

    本課程目的在以實用、簡單及有趣的方式,為學生提供深度及機器學習技術的關鍵方面知識。 本課程為學生提供使用真實世界資料集訓練深度和機器學習模型的實際動手做經驗。 本課程以實用的方式介紹幾種技術,專案包括但不限於:

    (1) 訓練深度學習技術執行影像分類任務。

    (2)利用最先進的 Facebook 預言者時間系列( Prophet Time series )開發預測模型,以預測未來事件,例如未來商品價格。

    (3) 開發自然語言處理模型,以分析客戶評論及識別垃圾訊息。

    (4)開發推薦系統,如亞馬遜和 Netflix 的電影推薦系統。

    https://softnshare.com/deep-learning-machine-learning-practical/

  • 影像分類模型 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文

    2021-08-10 18:02:08
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    🔥 NT330 特價中

    課程已於 2021 年 8 月更新

    學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !

    本課程的主題包括 :

    資料探索與視覺化
    神經網路和深度學習
    模型評估與分析
    Python 3
    Tensorflow 2.0
    Numpy
    Scikit-Learn
    資料科學與機器學習專案和工作流程
    在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
    轉移學習( Transfer Learning )
    影像辨識和分類
    訓練/測試並交叉驗證
    監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
    決策樹和隨機森林
    整體學習( Ensemble Learning )
    調整超參數( Hyperparameter Tuning )
    採用 Pandas 資料框解決複雜任務
    採用 Pandas 處理 CSV 檔
    採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
    使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
    如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
    如何為你的分析清理並準備你的資料
    K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
    支援向量機( Vector Machines )
    迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
    如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
    如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
    配合 Google Colab 採用 GPUs

    https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

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