Google приглашает пройти курс по машинному обучению
Google выложил в открытый доступ свой внутренний курс по машинному обучению – ML-практикум по классификации изображений.
Практикум содержит видео, интерактивные упражнения, документацию, материалы, иллюстрирующие то, как Google создал модель классификации изображений в поиске по картинкам. На данный момент курс уже прошли более 10 тысяч сотрудников компании.
В начале курса слушатели ознакомятся с основами работы классификации изображений и построения свёрточных нейронных сетей (CNN), после чего с нуля создадут создадут собственную CNN и узнают, как предотвратить переобучение, а также как использовать предварительно обученные модели для выделения нужных характеристик и настройки.
Практикум предназначен для пользователей, уже обладающих базовыми знаниями в области машинного обучения. Кроме того, для его прохождения необходимо знать основы программирования и иметь навыки разработки на Python.

Google выложил в открытый доступ свой внутренний курс по машинному обучению – ML-практикум по классификации изображений.
Практикум содержит видео, интерактивные упражнения, документацию, материалы, иллюстрирующие то, как Google создал модель классификации изображений в поиске по картинкам. На данный момент курс уже прошли более 10 тысяч сотрудников компании.
В начале курса слушатели ознакомятся с основами работы классификации изображений и построения свёрточных нейронных сетей (CNN), после чего с нуля создадут создадут собственную CNN и узнают, как предотвратить переобучение, а также как использовать предварительно обученные модели для выделения нужных характеристик и настройки.
Практикум предназначен для пользователей, уже обладающих базовыми знаниями в области машинного обучения. Кроме того, для его прохождения необходимо знать основы программирования и иметь навыки разработки на Python.