Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python

🚀 Курс: Машинное обучение: Нейросети и Глубокое Обучение на Python 🧠💻 Заголовок: Выигрываем соревнование Kaggle по классификации/сегментации изображений со сверточными и остаточными нейросетями

🎓 Вступление: В данном курсе мы будем исследовать мир машинного обучения через призму нейросетей, особенно сосредотачи ourselves на классификации и сегментации изображений. Мы постепенно пройдем путь от основных концепций до сложных алгоритмов, используя Python для реализации наших идей. Наш курс завершится созданием собственного проекта в соревновании Kaggle, что позволит вам не только улучшить свои навыки, но и выявить место в этом увлекательном и перспективном направлении.

Основные модули курса:

1. Фундаментальные принципы машинного обучения:

   • Виды задач машинного обучения
   • Постановка проблем и типы данных
   • Метрики для оценки моделей
   • Линейная и логистическая регрессия

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Визуализация и статистические анализы
   • Определение корреляций и важных признаков

3. Практические навыки работы с данными:

   • Чистка и предобразование изображений
   • Загрузка и сохранение моделей и данных в HDF5

4. Создание и обучение нейросетей:

   • Особенности и различия между сверточными и остаточными нейросетями
   • Двухслойный и многослойный перцептрон
   • Функции активации, инициализация и оптимизаторы

5. Известные архитектуры сверточных нейросетей:

   • LeNet, AlexNet, GoogLeNet (Inception)
   • VGG, Inception, ResNet, DenseNet

6. Сегментация изображений:

   • MobileNet, Unet, PSPNet, FPN
   • Преобразование и дополнение данных для улучшения качества

7. Формирование ансамбля нейросетей:

   • Строительство и настройка ансамблей для повышения точности

8. Завершение проекта:

   • Выгрузка результата в формате Kaggle
   • Оптимизация модели для соревнования

🔍 Что мы поcovered будут:

• Теория и практика: Мы не ограничиваемся только теоретическим материалом. Каждый концепт будет проиллюстрирован на реальных примерах, что позволит вам лучше понять и запомнить информацию.
• Реальные кейс-стадии: От исследовательского анализа данных до предсказаний и обработки результатов, мы пошагово развиваем проект, который будет представлен на Kaggle.
• Инструменты и технологии: Мы использовать Python в сочетании с библиотеками, такими как TensorFlow, Keras и другие инструменты анализа данных для создания и обучения моделей.

🎢 Зачем важно участвовать в этом курсе:

• Расширение знаний: Узнайте о самых свежих и эффективных методах машинного обучения.
• Улучшение навыков: Практические задания позволят вам применить полученные знания на реальных данных.
• Карьерный рост: Подготовьтесь к работе с современными технологиями и услугами, что является ценным активом на рынке труда.
• Победа в соревнованиях: Приобретите опыт участия в соревнованиях Kaggle, что поможет вам расти и развиваться как специалист по машинному обучению.

Присоединяйтесь к нам на этот путь, чтобы открыть для себя мир возможностей машинного обучения с помощью нейросетей на Python! 🚀✨