Перейти к содержимому

Диагностика рака с помощью глубокого обучения | Проекты глубокого обучения | Edureka | DL Rewind - 3

edureka!

0:00 / 0:00

Диагностика рака с помощью глубокого обучения | Проекты глубокого обучения | Edureka | DL Rewind - 3

4 323 просмотра · Трансляция закончилась 4 года назад
edureka!
4,44 млн подписчиков
4 323 просмотра · Трансляция закончилась 4 года назад
🔥Edureka Deep Learning With TensorFlow (𝐔𝐬𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞: 𝐘𝐎𝐔𝐓𝐔𝐁𝐄𝟐𝟎): https://www.edureka.co/ai-deep-learni... Это видео Edureka о 𝐂𝐚𝐧𝐜𝐞𝐫 𝐃𝐞𝐭𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐔𝐬𝐢𝐧𝐠 𝐃𝐞𝐞𝐩 В этом выпуске вы узнаете, как разрабатывать модели с использованием сверточных нейронных сетей. Мы также обсудим повышение точности моделей с помощью предобученных моделей. 🔹Ознакомьтесь с нашим полным плейлистом «Глубокое обучение с TensorFlow» здесь: https://goo.gl/cck4hE 🔹Ознакомьтесь с полным циклом наших блогов «Глубокое обучение с TensorFlow»: http://bit.ly/2sqmP4s 🔴Подпишитесь на наш канал и нажмите на колокольчик, чтобы не пропустить наши обновления: https://goo.gl/6ohpTV 📌Видео: https://t.me/edurekaupdates 📌Видео:   / edurekain   📌ВКонтакте:   / edureka   📌ВКонтакте:   / edureka_learning   📌ВКонтакте:   / edurekain   📌ВКонтакте: https://www.slideshare.net/EdurekaIN 📌Ваши комментарии: https://castbox.fm/networks/505?count... 📌Ваши комментарии: https://www.meetup.com/edureka/ 📌Ваши комментарии: https://www.edureka.co/community/ ---------------------------------------Курсы повышения квалификации Edureka------------------------------------------ 🔵 Программа подготовки специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению: https://bit.ly/3AylL0q #edureka #edurekadeeplearning #deeplearningwithtensorflow #выявлениеракасглубокимобучением #свёрточныенейронныесети #предварительнообученныемоделиглубокогообучения #учебникглубокогообучения #обучениеedureka --------Обучение по глубокомуобучению с помощью интерактивного обучения-------- 🔵 Онлайн-обучение по науке о данных: https://bit.ly/2NCT239 🟣 Онлайн-обучение Python: https://bit.ly/2CQYGN7 🔵 Онлайн-обучение AWS: https://bit.ly/2ZnbW3s 🟣 Онлайн-обучение RPA: https://bit.ly/2Zd0ac0 🔵 Онлайн-обучение DevOps: https://bit.ly/2BPwXf0 🟣 Онлайн-обучение Big Data: https://bit.ly/3g8zksu 🔵 Онлайн-обучение Java: https://bit.ly/31rxJcY ---------Ваши комментарии 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦𝐬-------- 🟣Магистерская программа «Инженер машинного обучения»: https://bit.ly/388NXJi 🔵Магистерская программа «Инженер DevOps»: https://bit.ly/2B9tZCp 🟣Магистерская программа «Архитектор облачных технологий»: https://bit.ly/3i9z0eJ 🔵Магистерская программа «Специалист по данным»: https://bit.ly/2YHaolS 🟣Магистерская программа «Архитектор больших данных»: https://bit.ly/31qrOVv 🔵Магистерская программа «Бизнес-аналитика»: https://bit.ly/2BPLtn2 ---------------------------------- 🔅🔅Как это работает? 1. Это 5-недельный онлайн-курс под руководством инструктора. 2. Курс состоит из 30 часов онлайн-занятий, 20 часов выполнения заданий и 20 часов работы над проектами. 3. Мы предоставляем круглосуточную индивидуальную техническую поддержку в режиме реального времени, которая поможет вам решить любые проблемы, с которыми вы можете столкнуться, или предоставит любые разъяснения, которые могут потребоваться в ходе курса. 4. Вы получите пожизненный доступ к записям в системе управления обучением (LMS). 5. В конце обучения вам необходимо будет выполнить проект, по результатам которого мы выдадим вам проверяемый сертификат! - - - - - - - - - - - - - - - 🔅🔅О курсе Почему стоит изучать глубокое обучение с TensorFlow? TensorFlow — одна из лучших библиотек для реализации глубокого обучения. TensorFlow — это программная библиотека для численных вычислений математических выражений с использованием графов потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, а ребра — многомерные массивы данных (тензоры), которые передаются между ними. Он был создан Google специально для машинного обучения. Фактически, он широко используется для разработки решений на основе глубокого обучения. - - - - - - - - - - - - - - Для онлайн-обучения и сертификации напишите нам по адресу sales@edureka.in или позвоните нам по телефону (IND: 9606058406 / US: 18338555775) (бесплатный звонок) для получения дополнительной информации.