Construire un réseau de neurones convolutifs avec Keras

Projet du monde réel :

Simulation de voiture autonome: Il s'agit de créer un modèle d'apprentissage automatique capable de conduire une voiture dans un environnement simulé. Ce projet est particulièrement pertinent pour_Tesla_. Vous pouvez utiliser des bibliothèques comme TensorFlow et Keras et un simulateur comme le simulateur de voiture autonome d'Udacity.

Ici, j'ai essayé d'expliquer comment nous allons parcourir le processus de construction d'unRéseau neuronal convolutif (CNN)en utilisant Keras. Les CNN sont un type de modèle d’apprentissage profond particulièrement efficace pour traiter les images.

• Qui doit suivre ce processus ?

Les processus que nous avons réalisés jusqu'à présent dans cette recherche pratique en laboratoire informatique sont généralement effectués par unIngénieur en apprentissage automatiqueou unScientifique des données. Ces professionnels sont responsables de la conception et de la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique tels que le réseau neuronal convolutif (CNN) que nous avons construit.

Nous définissons l'architecture du modèle (c'est-à-dire le type et la séquence des couches dans le modèle), compilons le modèle avec une fonction de perte et un optimiseur, puis formons le modèle sur un ensemble de données.

Nous avons défini l'architecture d'un CNN à l'aide de Keras, une API populaire de réseaux neuronaux de haut niveau. Ce modèle est conçu pour les tâches de traitement d'images, qui sont une application courante des CNN.

Configuration de Keras

Tout d’...
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