Image Data Augmentation with Keras
Image Data Augmentation with Keras
Using Image Data Generator with a Keras Model
In this 1.5-hour long project-based course, you will learn how to apply image data augmentation in Keras. We are going to focus on using the ImageDataGenerator class from Keras’ image preprocessing package, and will take a look at a variety of options available in this class for data augmentation and data normalization. Since this is a practical, project-based course, you will need to prior experience with Python programming, convolutional neural networks, and Keras with a TensorFlow backend. Data augmentation is a technique used to create more examples, artificially, from an existing dataset. This is useful if your dataset is small and you want to increase the number of examples. Data augmentation can often solve over-fitting so that your model generalizes well after training. For images, a variety of augmentation can be applied to increase the number of examples. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Habilidades que você desenvolverá
- Deep Learning
- Convolutional Neural Network
- Machine Learning
- image augmentation
- keras
Aprender passo a passo
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Introduction and Importing Libraries
Rotation
Width and Height Shifts
Brightness
Shear Transformation
Zoom
Channel Shift
Horizontal and Vertical Flips
Data Normalization
Rescale and Preprocessing Function
Como funcionam os projetos guiados
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Avaliações
Principais avaliações do IMAGE DATA AUGMENTATION WITH KERAS
REALLY REALLY ENJOYED THIS ONE. I would have given it 6/5 stars but I had an issue with the Virtual Desktop not functioning from Task 9 ended up writing code on paper! Nonetheless great instructor!
The instructor, Amit Yadav, is very clear in his instruction and provide great explanation on his model building, and compiling. Definitely a great course to get some deep learning skills.
Perfect course for beginners, requires very little base to start. Highly recommend it, certainly worth the time. Do look into convolutional neural network briefly before you start.
Amit sir has explained all the necessary concepts very briefly, But what I feel is someone need to have some knowledge regarding the working principles of CNN to opt this project.
Perguntas Frequentes – FAQ
Perguntas Frequentes – FAQ
O que eu ganho se comprar projetos guiados?
Os projetos guiados estão disponíveis no computador e em dispositivos móveis?
Quem são os instrutores dos projetos guiados?
Posso baixar o trabalho do meu projeto guiado após completá-lo?
Como funciona a política de reembolso?Como funciona a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso participar como ouvinte de um projeto guiado e assistir de graça a uma parte do vídeo?
Quanta experiência eu preciso ter para fazer esse projeto guiado?
Posso completar esse projeto guiado pelo meu navegador web em vez de instalar um software especial?
Como é a experiência de aprendizado com os projetos guiados?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
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