Image Data Augmentation with Keras
Image Data Augmentation with Keras
Using Image Data Generator with a Keras Model
In this 1.5-hour long project-based course, you will learn how to apply image data augmentation in Keras. We are going to focus on using the ImageDataGenerator class from Keras’ image preprocessing package, and will take a look at a variety of options available in this class for data augmentation and data normalization. Since this is a practical, project-based course, you will need to prior experience with Python programming, convolutional neural networks, and Keras with a TensorFlow backend. Data augmentation is a technique used to create more examples, artificially, from an existing dataset. This is useful if your dataset is small and you want to increase the number of examples. Data augmentation can often solve over-fitting so that your model generalizes well after training. For images, a variety of augmentation can be applied to increase the number of examples. 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.
Kompetenzen, die Sie erwerben werden
- Deep Learning
- Convolutional Neural Network
- Machine Learning
- image augmentation
- keras
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Introduction and Importing Libraries
Rotation
Width and Height Shifts
Brightness
Shear Transformation
Zoom
Channel Shift
Horizontal and Vertical Flips
Data Normalization
Rescale and Preprocessing Function
Ablauf angeleiteter Projekte
Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich
Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.
Bewertungen
Top-Bewertungen von IMAGE DATA AUGMENTATION WITH KERAS
REALLY REALLY ENJOYED THIS ONE. I would have given it 6/5 stars but I had an issue with the Virtual Desktop not functioning from Task 9 ended up writing code on paper! Nonetheless great instructor!
The instructor, Amit Yadav, is very clear in his instruction and provide great explanation on his model building, and compiling. Definitely a great course to get some deep learning skills.
Perfect course for beginners, requires very little base to start. Highly recommend it, certainly worth the time. Do look into convolutional neural network briefly before you start.
Amit sir has explained all the necessary concepts very briefly, But what I feel is someone need to have some knowledge regarding the working principles of CNN to opt this project.
Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
Was bekomme ich, wenn ich ein angeleitetes Projekt kaufe?
Sind angeleitete Projekte auf dem Desktop und auf Mobilgeräten verfügbar?
Wer sind die Dozenten bei angeleiteten Projekten?
Kann ich die Arbeit aus meinem angeleiteten Projekt herunterladen, nachdem ich sie abgeschlossen habe?
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich ein angeleitetes Projekt auditieren und den Videoteil kostenlos anschauen?
Wie viel Erfahrung brauche ich für dieses angeleitete Projekt?
Kann ich dieses angeleitete Projekt direkt über meinen Webbrowser abschließen, anstatt spezielle Software zu installieren?
Wie ist die Lernerfahrung bei angeleiteten Projekten?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
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