Malaria parasite detection using ensemble learning in Keras

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Transform image files into arrays and create datasets

Create and Train a CNN model in Keras

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this 1-hour long project-based course, you will learn what ensemble learning is and how to implement is using python. You will create deep convolutional neural networks using the Keras library to predict the malaria parasite. You will learn various ways of assessing classification models. You will create an ensemble of deep convolutional neural networks and apply voting in order to combine the best predictions of your models. 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.

개발할 기술

  • Machine Learning
  • Python Programming
  • Ensemble Learning
  • python CV
  • Image Processing

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Load the cell image data

  2. Transform the image files into arrays and create the datasets

  3. Create a deep CNN

  4. Train and test the CNN

  5. Create the CNN models ensemble

  6. Fit the models in the ensemble and perform the prediction

  7. Apply hard voting to the ensemble

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.