Episodio
Clasificación de perros frente a gatos mediante la red neuronal convolución | Día de Ciencia de datos de Python
con Jyothi Swaroop Makena
En esta presentación, profundizamos en un proyecto de red neuronal convolucional (CNN) diseñado para la clasificación de imágenes en dos categorías: perros y gatos. Los CNN son un tipo de red neuronal profunda especialmente hábil en las tareas de reconocimiento de imágenes. Nuestro objetivo es mostrar las complejidades de la arquitectura CNN y su aplicación en la creación de un clasificador eficaz y preciso para distinguir entre estas especies comunes de mascotas.
El modelo cnn es una red neuronal multicapa que emplea capas convolucionales para aprender automáticamente las características jerárquicas de las imágenes de entrada. Estas capas convolucionales se complementan mediante la agrupación de capas, que reducen las dimensiones espaciales de las características aprendidas y las capas totalmente conectadas para realizar predicciones. Nuestro conjunto de datos consta de imágenes etiquetadas de perros y gatos, que sirven como material de entrenamiento para la CNN para aprender y generalizar patrones.
En última instancia, este proyecto de CNN ejemplifica la eficacia del aprendizaje profundo en las tareas de clasificación de imágenes y sirve como base para comprender las aplicaciones más amplias de las redes neuronales en Computer Vision. Incluso si no tiene ninguna experiencia previa con el aprendizaje profundo, le instamos a venir a unirse a mí y presenciar las muchas maravillas de Deep Learning y CNN en particular.
Capítulos
- 00:00 - Clasificación de perros frente a gatos mediante la red neuronal convolución
- 01:29 - Agenda de hoy
- 02:40 - ¿Qué es la red neuronal convolución (CNN)
- 03:50 - ¿Por qué CNN? ¿Por qué no ANN?
- 07:52 - Arquitectura típica de CNN
- 11:10 - Aplicaciones cnn
- 11:57 - Demostración
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Conexión
- Jyothi Swaroop Makena | LinkedIn: /in/jyothiswaroopmakena/
En esta presentación, profundizamos en un proyecto de red neuronal convolucional (CNN) diseñado para la clasificación de imágenes en dos categorías: perros y gatos. Los CNN son un tipo de red neuronal profunda especialmente hábil en las tareas de reconocimiento de imágenes. Nuestro objetivo es mostrar las complejidades de la arquitectura CNN y su aplicación en la creación de un clasificador eficaz y preciso para distinguir entre estas especies comunes de mascotas.
El modelo cnn es una red neuronal multicapa que emplea capas convolucionales para aprender automáticamente las características jerárquicas de las imágenes de entrada. Estas capas convolucionales se complementan mediante la agrupación de capas, que reducen las dimensiones espaciales de las características aprendidas y las capas totalmente conectadas para realizar predicciones. Nuestro conjunto de datos consta de imágenes etiquetadas de perros y gatos, que sirven como material de entrenamiento para la CNN para aprender y generalizar patrones.
En última instancia, este proyecto de CNN ejemplifica la eficacia del aprendizaje profundo en las tareas de clasificación de imágenes y sirve como base para comprender las aplicaciones más amplias de las redes neuronales en Computer Vision. Incluso si no tiene ninguna experiencia previa con el aprendizaje profundo, le instamos a venir a unirse a mí y presenciar las muchas maravillas de Deep Learning y CNN en particular.
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- 00:00 - Clasificación de perros frente a gatos mediante la red neuronal convolución
- 01:29 - Agenda de hoy
- 02:40 - ¿Qué es la red neuronal convolución (CNN)
- 03:50 - ¿Por qué CNN? ¿Por qué no ANN?
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