Transfer Learning for Food Classification
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
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.
Les compétences que vous développerez
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Understand the Problem Statement and Business Case
Import Libraries and Datasets
Perform Data Exploration and Visualization
Perform Image Augmentation and Create Data Generator
Understand the theory and intuition behind Transfer Learning
Build Deep Learning model using Pre-trained Inception ResNet
Compile and Train Deep Learning Model
Fine Tune the Trained Model
Assess the Performance of the Trained Model
Comment fonctionnent les projets guidés
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Que vais-je obtenir si j'achète un projet guidé ?
Les projets guidés sont-ils disponible sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les projets guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon projet guidé une fois que je l'ai terminé ?
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle disponible ?
Puis-je auditer un projet guidé et regarder une partie de la vidéo gratuitement ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce projet guidé ?
Puis-je terminer ce projet guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les projets guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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