Episode
Klasifikasi Anjing vs Kucing Menggunakan Jaringan Neural Konvolusi | Hari Ilmu Data Python
dengan Jyothi Swaroop Makena
Dalam presentasi ini, kami mempelajari proyek Convolutional Neural Network (CNN) yang dirancang untuk klasifikasi gambar ke dalam dua kategori: anjing dan kucing. CN adalah jenis jaringan neural dalam terutama mahir pada tugas pengenalan gambar. Tujuan kami adalah untuk menampilkan selisih arsitektur CNN dan aplikasinya dalam membangun pengklasifikasi yang efektif dan akurat untuk membedakan antara spesies hewan peliharaan umum ini.
Model CNN adalah jaringan neural berlapis yang menggunakan lapisan konvolusional untuk secara otomatis mempelajari fitur hierarkis dari gambar input. Lapisan konvolusional ini dilengkapi dengan lapisan pengumpulan, yang menurunkan sampel dimensi spasial fitur yang dipelajari, dan lapisan yang sepenuhnya terhubung untuk membuat prediksi. Himpunan data kami terdiri dari gambar anjing dan kucing berlabel, berfungsi sebagai materi pelatihan bagi CNN untuk mempelajari dan menggeneralisasi pola.
Pada akhirnya, proyek CNN ini mencontohkan kekuatan pembelajaran mendalam dalam tugas klasifikasi gambar dan berfungsi sebagai fondasi untuk memahami aplikasi jaringan saraf yang lebih luas dalam visi komputer. Bahkan jika Anda tidak memiliki pengalaman sebelumnya dengan pembelajaran mendalam, saya mendorong Anda untuk bergabung dengan saya, dan menyaksikan banyak keajaiban Deep Pembelajaran dan CNN khususnya.
Bab
- 00:00 - Klasifikasi Anjing vs Kucing Menggunakan Jaringan Neural Konvolusi
- 01:29 - Agenda Hari Ini
- 02:40 - Apa itu Convolution Neural Network (CNN)
- 03:50 - Mengapa CNN? Mengapa tidak ANN?
- 07:52 - Arsitektur CNN Khas
- 11:10 - Aplikasi CNN
- 11:57 - Demo
Episode terkait
Sambungkan
- Jyothi Swaroop Makena | LinkedIn: /in/jyothiswaroopmakena/
Dalam presentasi ini, kami mempelajari proyek Convolutional Neural Network (CNN) yang dirancang untuk klasifikasi gambar ke dalam dua kategori: anjing dan kucing. CN adalah jenis jaringan neural dalam terutama mahir pada tugas pengenalan gambar. Tujuan kami adalah untuk menampilkan selisih arsitektur CNN dan aplikasinya dalam membangun pengklasifikasi yang efektif dan akurat untuk membedakan antara spesies hewan peliharaan umum ini.
Model CNN adalah jaringan neural berlapis yang menggunakan lapisan konvolusional untuk secara otomatis mempelajari fitur hierarkis dari gambar input. Lapisan konvolusional ini dilengkapi dengan lapisan pengumpulan, yang menurunkan sampel dimensi spasial fitur yang dipelajari, dan lapisan yang sepenuhnya terhubung untuk membuat prediksi. Himpunan data kami terdiri dari gambar anjing dan kucing berlabel, berfungsi sebagai materi pelatihan bagi CNN untuk mempelajari dan menggeneralisasi pola.
Pada akhirnya, proyek CNN ini mencontohkan kekuatan pembelajaran mendalam dalam tugas klasifikasi gambar dan berfungsi sebagai fondasi untuk memahami aplikasi jaringan saraf yang lebih luas dalam visi komputer. Bahkan jika Anda tidak memiliki pengalaman sebelumnya dengan pembelajaran mendalam, saya mendorong Anda untuk bergabung dengan saya, dan menyaksikan banyak keajaiban Deep Pembelajaran dan CNN khususnya.
Bab
- 00:00 - Klasifikasi Anjing vs Kucing Menggunakan Jaringan Neural Konvolusi
- 01:29 - Agenda Hari Ini
- 02:40 - Apa itu Convolution Neural Network (CNN)
- 03:50 - Mengapa CNN? Mengapa tidak ANN?
- 07:52 - Arsitektur CNN Khas
- 11:10 - Aplikasi CNN
- 11:57 - Demo
Episode terkait
Sambungkan
- Jyothi Swaroop Makena | LinkedIn: /in/jyothiswaroopmakena/