Как подготовить набор изображений в Keras для обучения глубоких нейронных сетей? | Глубокие нейронные сети на Python

Видео на сайте DeepX.ru предлагает подробное руководство по подготовке набора изображений в библиотеке Keras для обучения глубоких нейронных сетей на языке программирования Python. Автор видео, Andrey Sozykin, делится своими знаниями и опытом в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

В начале видео рассматривается важность правильной подготовки данных перед обучением нейронной сети. Andrey Sozykin объясняет, как собрать набор изображений и организовать их в структуру, понятную Keras. Он демонстрирует, как использовать функции Keras для загрузки и предобработки изображений, включая изменение размеров, нормализацию и аугментацию данных.

Затем автор переходит к созданию генератора данных в Keras, который позволяет эффективно обрабатывать большие объемы изображений, не загружая их все сразу в память. Andrey Sozykin объясняет, как настроить параметры генератора, такие как размер пакета, аугментация данных и разделение на обучающую и проверочную выборки.

Далее видео предлагает практические примеры кода, которые позволяют легко следовать инструкциям и применять полученные знания на практике. Andrey Sozykin показывает, как использовать набор данных изображений для обучения модели глубокой нейронной сети в Keras и оценить ее производительность на проверочной выборке.

Это видео является полезным ресурсом для всех, кто интересуется глубоким обучением и хочет научиться эффективно подготавливать наборы изображений для обучения нейронных сетей в Keras. После просмотра видео зрители будут иметь необходимые навыки и знания, чтобы успешно применять Keras в своих проектах и достигать высоких результатов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.