今年 3 月，Google 推出了免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程——Machine Learning Crash Course。近日，Google 又推出了一門機(jī)器學(xué)習(xí)課程——Machine Learning Practica，主要是針對(duì)那些已經(jīng)有機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，希望上手實(shí)踐的學(xué)生。此次的課程是圖像分類，其他的實(shí)戰(zhàn)課程在后期會(huì)陸續(xù)上線。
想要參加此次的課程，最好先學(xué)完Google此前推出的 Machine Learning Crash Course，或者至少有一定的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。此外，還需要精通編程基礎(chǔ)知識(shí)，以及一定的 Python 編程經(jīng)驗(yàn)。
該課程的最大特點(diǎn)是練習(xí)、練習(xí)、練習(xí)！不是因?yàn)橹匾氖虑檎f三遍，而是因?yàn)檎麄€(gè)課程最重要的就是三個(gè)練習(xí)題。本次課程的編碼練習(xí)使用的是 Keras，不過你沒有 Keras 的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)也是 OK的。從下圖可以看出，Google 真的是非常貼心了。
Google 預(yù)計(jì)，學(xué)完這門課程的時(shí)間大約為 90min ~ 120min，不會(huì)占用你太多時(shí)間。不過，這門課程目前并沒有中文翻譯，所以大家還是要努力學(xué)習(xí)英文滴。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
原文標(biāo)題：Google最新ML實(shí)戰(zhàn)課程上線：兩個(gè)小時(shí)學(xué)會(huì)圖像分類
文章出處：【微信號(hào)：AI_Thinker，微信公眾號(hào)：人工智能頭條】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
相關(guān)推薦
和易用性，在各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用，包括分類、回歸和排序問題。在圖像分類領(lǐng)域，盡管深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）占據(jù)主導(dǎo)地位，但XGBoost仍然有其獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值，特別是在數(shù)據(jù)量較小或需要快速原型開發(fā)的場景中。
![的頭像]()
發(fā)表于 01-19 11:16
?371次閱讀
高通AI Hub為開發(fā)者提供了一個(gè)強(qiáng)大的平臺(tái)，以優(yōu)化、驗(yàn)證和部署在Android設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這篇文章將介紹如何使用高通AI Hub進(jìn)行圖像分類的程式碼開發(fā)，并提供一個(gè)實(shí)際的例子來展示其在Android平臺(tái)上的應(yīng)用。
![的頭像]()
發(fā)表于 11-26 01:03
?343次閱讀
圖像增強(qiáng)（ImageEnhancement）是人工智能和計(jì)算機(jī)視覺中一項(xiàng)重要的技術(shù)，也是人工智能數(shù)據(jù)集預(yù)處理的一個(gè)重要步驟。它旨在提高圖像的質(zhì)量，使其在視覺上更加清晰、細(xì)節(jié)更豐富。這項(xiàng)技術(shù)在自動(dòng)駕駛
![的頭像]()
發(fā)表于 11-22 17:14
?878次閱讀
使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行圖像分類是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的過程。 1. 問題定義 確定目標(biāo) ：明確你想要分類的圖像類型，例如貓和狗、不同的植物種類等。 數(shù)據(jù)需求 ：確定需要多少數(shù)據(jù)以及
![的頭像]()
發(fā)表于 11-15 15:01
?395次閱讀
本文對(duì)近年來提出的主動(dòng)學(xué)習(xí)圖像分類算法進(jìn)行了詳細(xì)綜述，并根據(jù)所用樣本數(shù)據(jù)處理及模型優(yōu)化方案，將現(xiàn)有算法分為三類：基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的算法，包括利用圖像增廣來擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或者根據(jù)圖像特征插值
![的頭像]()
發(fā)表于 11-14 10:12
?467次閱讀
Hello，大家好，我是virobotics（儀酷智能），一個(gè)深耕于LabVIEW和人工智能領(lǐng)域的開發(fā)工程師。
各位朋友，今天我們一起來探究一下如何基于LabVIEW使用TensorRT實(shí)現(xiàn)圖像分類
![的頭像]()
發(fā)表于 11-06 16:07
?342次閱讀
第九期EMC實(shí)戰(zhàn)特訓(xùn)營來了！01EMC實(shí)戰(zhàn)特訓(xùn)營SES課程簡介學(xué)員自主安排學(xué)習(xí)時(shí)間，提高效率結(jié)合直播、錄播與答疑，滿足需求學(xué)員可提問，講師全程支持累計(jì)70年經(jīng)驗(yàn)，助力學(xué)員掌握要點(diǎn)02課程
![的頭像]()
發(fā)表于 10-25 08:05
?260次閱讀
正點(diǎn)原子《基于GD32 ARM32單片機(jī)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)入門》全新課程資料上線啦！徹底解決ARM32單片機(jī)項(xiàng)目入門難的問題！
一、課程介紹
本課程專為ARM32單片機(jī)的入門學(xué)習(xí)者設(shè)計(jì)，涵蓋了
發(fā)表于 09-24 18:06
正點(diǎn)原子《ESP32基礎(chǔ)及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)入門》全新課程資料上線啦！正點(diǎn)原子工程師手把手教你學(xué)！熟練掌握ESP-IDF開發(fā)，突破ESP32入門難題！
一、課程介紹
本課程針對(duì)ESP32的入門
發(fā)表于 09-24 17:59
正點(diǎn)原子《ESP32物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》全新培訓(xùn)課程上線啦！正點(diǎn)原子工程師手把手教你學(xué)！通過多個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，掌握ESP32物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的開發(fā)！
一、課程介紹本
發(fā)表于 09-24 17:05
【RKNPU2項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1】：YOLOV5實(shí)時(shí)目標(biāo)分類
https://www.bilibili.com/video/BV1ZN411D7V8/?spm_id_from=333.999.0.0
發(fā)表于 08-15 10:51
什么是圖像語義分割 圖像語義分割是一種將圖像中的所有像素點(diǎn)按照其語義類別進(jìn)行分類的任務(wù)。與傳統(tǒng)的圖像分
![的頭像]()
發(fā)表于 07-17 09:56
?536次閱讀
圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一項(xiàng)核心任務(wù)，其目標(biāo)是將輸入的圖像自動(dòng)分配到預(yù)定義的類別集合中。這一過程涉及圖像的特征提取、特征表示以及分類器的
![的頭像]()
發(fā)表于 07-08 17:06
?913次閱讀
我打算使用lyrat-mini做一個(gè)使用喚醒詞喚醒然后后續(xù)通過google-sr和google-tts進(jìn)行交流的聊天機(jī)器人，但是當(dāng)我合并了adf的例子中的wwe和google-translate之后
發(fā)表于 06-28 06:05
據(jù)OpenAI介紹，初步測試結(jié)果表明，該分類器在辨別非AI生成圖像與DALL·E 3生成圖像時(shí)，成功率高達(dá)近98%，僅有不到0.5%的非AI圖像誤判為DALL·E 3生成。此外，該工具
![的頭像]()
發(fā)表于 05-09 09:57
?522次閱讀
Google圖像分類速成ML實(shí)戰(zhàn)課程
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論