RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

14.5 Uploading Project Data

This is the Section 14 which is going to describe Section 14:Neural Network, Deep Learning, Transfer Learning and Tensorflow in details. Currently you are in Section 14:Neural Network, Deep Learning, Transfer Learning and Tensorflow and Briefly describe sections are:-

Data : https://github.com/gitShubhamSingh/data

Section 1: Introduction
Section 2: Machine Learning 101 (End to End)
Section 3: Machine Learning and Data Science Framework
Section 4: The 2 Paths
Section 5: Data Science Environment Setup
Section 6: Pandas Data Analysis
Section 7: Numpy
Section 8: Matplotlib Plotting and Data Visualization
Section 9: Scikit-learn Creating Machine Learning Model
Section 10: Supervised Learning Classification + Regression
Section 11: Project 1 Supervised Learning ( Classification )
Section 12: Project 2 Supervised Learning ( Time Series Data - Regression)
Section 13: Data Engineering
Section 14: Neural Network, Deep Learning, Transfer Learning, TensorFlow
Section 15: Story Telling + Communication How to present your work
Section 16: Career Advice + Extra Bits
Section 17: Learn Python
Section 18: Learn Python Part 2
Section 19: Bonus Learn Advance Statistics and Mathematics
Section 20: Where to Go from Here
Section 21: Bonus Section



Get Excited, Let's Start...

Kaggle Dog Breed : https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification/overview

Google Colab : https://colab.research.google.com/

Google Colab Notebook : https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb

Google Colab Intro : https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb

End to End Dog Vision github : https://github.com/mrdbourke/zero-to-mastery-ml/blob/wip/section-4-unstructured-data-projects/end-to-end-dog-vision.ipynb

Google Colab FAQ : https://research.google.com/colaboratory/faq.html

Tensorflow : https://colab.research.google.com/notebooks/tensorflow_version.ipynb

TensorFlow GPU : https://colab.research.google.com/notebooks/gpu.ipynb

Object Detection : https://cloud.google.com/vision/automl/object-detection/docs/prepare

Fast AI : https://www.fast.ai/2017/11/13/validation-sets/

Load and Process Image : https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images

Tensorflow Pipeline : https://www.tensorflow.org/guide/data

Yann LeCun Twitter Handler : https://twitter.com/ylecun/status/989610208497360896?s=20

Tensorflow Hub : https://tfhub.dev/

How Machine Learn : https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo

Deep Learning 3 Blue 1 Brown : https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk

Pytorch at Tesla : https://www.youtube.com/watch?v=oBklltKXtDE&t=173s

Research Paper with Code : https://paperswithcode.com/

Tensorflow hub imagenet/mobilenet : https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_130_224/classification/4

Pytorch Hub : https://pytorch.org/hub/

Tensorflow Hub : https://tfhub.dev/

Keras Sequential : https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

Softmax Activation : https://en.wikipedia.org/wiki/Softmax_function

TowardsDataScience Guide for Neural Network : https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53

Review Mobile Net V2 : https://towardsdatascience.com/review-mobilenetv2-light-weight-model-image-classification-8febb490e61c

How to choose Loss function when traininig deep learning : https://machinelearningmastery.com/how-to-choose-loss-functions-when-training-deep-learning-neural-networks/

Tensorboard : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/TensorBoard

Tensorflow Early Stopping : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/EarlyStopping

Unbatch Dataset : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#unbatch

Dog Vision prediction probabilities array : https://github.com/mrdbourke/zero-to-mastery-ml/blob/master/data/dog-vision-prediction-probabilites-array.csv

Dog Vision full model predictiom cv2 : https://github.com/mrdbourke/zero-to-mastery-ml/blob/master/data/dog-vision-full-model-predictions-with-mobilenetV2.csv

End to End Dog Vision : https://github.com/mrdbourke/zero-to-mastery-ml/blob/master/section-4-unstructured-data-projects/end-to-end-dog-vision.ipynb

End to End Dog Vision Through Video : https://github.com/mrdbourke/zero-to-mastery-ml/blob/master/section-4-unstructured-data-projects/end-to-end-dog-vision-video.ipynb

Keras Application : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications

Data Augmentation : https://bair.berkeley.edu/blog/2019/06/07/data_aug/

Module tf.image : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image

Cat Vs Dog Classification : https://github.com/google/eng-edu/blob/main/ml/pc/exercises/image_classification_part2.ipynb

Fine Tuning : https://www.tensorflow.org/hub/tf2_saved_model#fine-tuning

TensorFlow and Machine Learning Resources : https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «14.5 Uploading Project Data», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.

Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.

Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!

Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.