In this 2 hour-long project, you will learn how to approach an image classification task using TensorFlow. You will learn how to effectively preprocess your data to improve model generalizability, as well as build a performant modeling pipeline. Furthermore, you will learn how to accurately evaluate model performance using a confusion matrix; how to interpret results; and how to ask poignant questions about your dataset. Finally, you will fine-tune an existing, state-of-the-art-ready model to improve performance further.


Fine-tuning Convolutional Networks to Classify Dog Breeds

Lehrkraft: Ari Anastassiou
146 bereits angemeldet
angeleitetes Projekt
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Create TensorFlow pipelines
Interpret model performance and ask poignant questions about the data
Fine-tune large-scale model on our niche dataset
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Convolutional Neural Network
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Image Preprocessing
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Fine-tuning
Wichtige Details

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angeleitetes Projekt
Empfohlene Erfahrung
Learn, practice, and apply job-ready skills in less than 2 hours
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Introduction to the project and exploratory data analysis
Convolutional Neural Network quickstart guide
Dataset (image) preprocessing
Building a performant model pipeline
Designing and evaluating a basic Convolutional Neural Network
Fine-tuning a large-scale model for our usecase
Empfohlene Erfahrung
Intermediate Python users with some experience with machine learning.
5 Projektbilder
Dozent

Was Sie beim Lernen erwartet
Skill-based, hands-on learning
Practice new skills by completing job-related tasks.
Anleitung durch Experten
Follow along with pre-recorded videos from experts using a unique side-by-side interface.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Access the tools and resources you need in a pre-configured cloud workspace.
Available only on desktop
This Guided Project is designed for laptops or desktop computers with a reliable Internet connection, not mobile devices.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?




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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.
Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.
Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.