Transfer Learning for Food Classification

4.7
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62 Bewertungen
von
Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

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
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • Python Programming
  • Artificial Intelligence(AI)
  • Computer Vision

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  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

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.

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Häufig gestellte Fragen

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