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Reti neurali profonde in Azure: Apprendimento per il trasferimento e l'ottimizzazione

Il Deep Learning è un campo emergente di ricerca, che ha applicazioni in più campi. Verrà illustrato il modo in cui la strategia di apprendimento per il trasferimento e l'ottimizzazione comporta la ri-usabilità dello stesso modello DCNN (Deep Convolution Neural Network) in domini diversi. I partecipanti apprenderanno informazioni sulle reti neurali profonde di base e su come usare INN in Azure.

In questo discorso viene proposto un metodo per applicare una rete neurale convoluzione profonda (DCNN) con training preliminare sulle immagini mediche per migliorare l'accuratezza della stima. Si inizierà con una breve introduzione all'apprendimento avanzato e alla motivazione alla base dell'uso di modelli di Deep Learning per immagini mediche. Verranno illustrati l'apprendimento del trasferimento e l'ottimizzazione dei controller di dominio nelle macchine virtuali GPU di Azure e verrà testata la classificazione delle immagini mediche usando la rete DCNN ottimizzata in Azure.We discuss we discuss transfer learning and fine-tuning DCNNs in Azure virtual machines and test medical image classification using the fine-tuned DCNN in Azure.

Il relatore per questo video è Anusua Tri[...], Scienziato dei dati microsoft.

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