Image Recognition for Beginners using CNN in R Studio

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

• تحديد مشكلات التعرف على الصور التي يمكن حلها باستخدام نماذج CNN. النتائج.
• تدرب بثقة ، ومناقشة وفهم مفاهيم التعلم العميق
• لديك فهم واضح لنماذج التعرف على الصور المتقدمة مثل Lenet ، Googlenet ، VGG16 ، إلخ. لتعلم وتطبيق التعلم العميق في مشاكل التعرف على الصور في العالم الحقيقي ، ستمنحك هذه الدورة قاعدة قوية لذلك من خلال تعليمك بعض المفاهيم الأكثر تطوراً للتعلم العميق وتنفيذها في R دون الحصول على الرياضة أكثر من اللازم. لماذا يجب أن تختار هذه الدورة التدريبية فقط؟ إنشاء نموذج جيد. وبعد إجراء التحليل ، ينبغي للمرء أن يكون قادرًا على الحكم على مدى جودة النموذج وتفسير النتائج لتكون قادرة على مساعدة العمل. ما الذي يجعلنا مؤهلين لتعليمك؟ يتم تدريس الدورة من قبل أبهيشيك وبخاراج. بصفتنا مديرين في شركة الاستشارات العالمية للاستشارات التحليلية ، ساعدنا الشركات على حل مشكلة أعمالهم باستخدام تقنيات التعلم العميق وقد استخدمنا تجربتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة ، نحن أيضًا المبدعون في بعض الدورات الأكثر شعبية على الإنترنت - مع وجود أكثر من 300،000 تسجيلات وآلاف من المراجعات الخمسة مثل هذه. مسار رائع. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي سعر. - Daisyour Promiseteaching طلابنا هو وظيفتنا ونحن ملتزمون بها. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء يتعلق بأي موضوع ، فيمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات الممارسة ، واختبار الممارسة ، واستكمال المهمة من كل محاضرة ، هناك ملاحظات فئة مرفقة لك لتتابعها. يمكنك أيضًا إجراء اختبار التدريب للتحقق من فهمك للمفاهيم. هناك مهمة عملية نهائية لك لتنفيذ تعليمك عملياً. ما الذي يتم تغطيته في هذه الدورة؟ تعلمك هذه الدورة جميع خطوات إنشاء نموذج قائم على الشبكة العصبية ، أي نموذج التعلم العميق ، لحل مشكلات العمل. BEBLOW هي محتويات الدورة التدريبية لهذه الدورة على ANN:
  • الجزء 1 (القسم 2)- إعداد Studio و R studio مع دورة R Crash
    • هذا الجزء سيبدأ مع R.This Section في إعداد R و R و Suduct
  • الجزء 2 (القسم 3-6) - سوف يمنحك ANN النظرية أن جزءًا من المفاهيم القاسية للمفاهيم المشاركة في الشبكات العصبية. في هذا القسم ، سوف تتعلم عن الخلايا المفردة أو الإدراكات وكيفية تكديس الإدراكات لإنشاء بنية شبكة. بمجرد تعيين الهندسة المعمارية ، نفهم خوارزمية النسب التدرج للعثور على الحد الأدنى من الوظيفة ونتعلم كيف يتم استخدام ذلك لتحسين نموذج الشبكة الخاص بنا.
  • الجزء 3 (القسم 7-11) - إنشاء نموذج ANN في هذا الجزء ، سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج ANN في R.WE سيبدأ هذا القسم عن طريق إنشاء نموذج ANN باستخدام API المتسلسل لحل مشكلة التصنيف. نتعلم كيفية تحديد بنية الشبكة ، وتكوين النموذج وتدريب النموذج. ثم نقوم بتقييم أداء نموذجنا المدربين ونستخدمه للتنبؤ بالبيانات الجديدة. أخيرًا ، نتعلم كيفية حفظ النماذج واستعادتها. نفهم أيضًا أهمية المكتبات مثل keras و Tensorflow في هذا الجزء.
  • الجزء 4 (القسم 12) - CNN المفاهيم النظرية في هذا الجزء الذي ستتعلمه عن الطبقات القنادية والتجميع ، والتصفية ، والتصفية. نوضح أيضًا كيف تختلف الصور الرمادية عن الصور الملونة. أخيرًا ، نناقش طبقة التجميع التي تجلب الكفاءة الحسابية في نموذجنا.
  • الجزء 5 (القسم 13-14) - إنشاء نموذج CNN في R
    في هذا الجزء ، سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج CNN في R.WE ستأخذ نفس مشكلة التعرف على كائنات الموضة وتطبيق نموذج CNN على ذلك. سنقارن أداء نموذج CNN الخاص بنا من خلال نموذج ANN الخاص بنا ونلاحظ أن الدقة تزداد بنسبة 9-10 ٪ عندما نستخدم CNN. ومع ذلك ، فإن هذه ليست نهاية ذلك. يمكننا زيادة تحسين الدقة من خلال استخدام بعض التقنيات التي نستكشفها في الجزء التالي.
  • الجزء 6 (القسم 15-18)-مشروع التعرف على الصور من طرف إلى طرف في R
    في هذا القسم ، نقوم ببناء مشروع كامل للتعرف على الصور على الصور الملونة. نأخذ مسابقة التعرف على صور kaggle ونبني نموذج CNN. مع نموذج بسيط نحقق دقة ما يقرب من 70 ٪ في مجموعة الاختبار. ثم نتعلم مفاهيم مثل زيادة البيانات والتعلم النقل والتي تساعدنا على تحسين مستوى الدقة من 70 ٪ إلى ما يقرب من 97 ٪ (جيدة مثل الفائزين في تلك المسابقة). سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام CNN لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشاكل التعرف على الصور.
    المضي قدماً وانقر على زر التسجيل ، وسأراك في الدرس 1!
    CheersStart-Tech Academy ------------ أدناه هو بعض الأسئلة الشائعة للطلاب الشهيرة الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم العميقة
    لماذا استخدام R للتعلم العميق؟ فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تعلم التعلم العميق في ص 1. إنها لغة شائعة للتعلم الآلي في أفضل شركات التكنولوجيا. جميعهم تقريبًا يقومون بتوظيف علماء البيانات الذين يستخدمون R. Facebook ، على سبيل المثال ، يستخدم R لإجراء تحليل سلوكي مع بيانات نشر المستخدم. تستخدم Google R لتقييم فعالية الإعلان وجعل التنبؤات الاقتصادية. وبالمناسبة ، ليس فقط شركات التكنولوجيا: R قيد الاستخدام في شركات التحليل والاستشارات والبنوك والمؤسسات المالية الأخرى والمؤسسات الأكاديمية ومختبرات الأبحاث ، وفي كل مكان آخر يحتاج البيانات إلى تحليل وتصور. 2. يمكن القول أن تعلم أساسيات علوم البيانات أسهل في R. R ميزة كبيرة: لقد تم تصميمه على وجه التحديد مع معالجة البيانات وتحليلها في الاعتبار. 3. حزم مذهلة تجعل حياتك أسهل. نظرًا لأن R تم تصميمه مع وضع التحليل الإحصائي في الاعتبار ، فإنه يحتوي على نظام بيئي رائع من الحزم والموارد الأخرى التي تعد رائعة لعلوم البيانات. 4. مجتمع قوي ، يتزايد من علماء البيانات والإحصائيين. مع انفجار مجال علوم البيانات ، انفجر R معها ، وتصبح واحدة من أسرع اللغات نمواً في العالم (كما تم قياسها بواسطة Stackoverflow). هذا يعني أنه من السهل العثور على إجابات للأسئلة وتوجيهات المجتمع وأنت تعمل في طريقك من خلال المشاريع في R. 5. ضع أداة أخرى في مجموعة الأدوات الخاصة بك. لن تكون لغة واحدة هي الأداة المناسبة لكل وظيفة. إن إضافة R إلى ذخيرتك ستجعل بعض المشاريع أسهل - وبالطبع ، ستجعلك أيضًا موظفًا أكثر مرونة وقابل للتسويق عندما تبحث عن وظائف في علم البيانات. ما هو الفرق بين تعدين البيانات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق؟ بينما يكتشف تعدين البيانات أنماطًا ومعرفة غير معروفة مسبقًا ، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعرفة المعروفة-ويطبق تلقائيًا تلك المعلومات على البيانات ، وصنع القرار ، والتعلم ، من ناحية أخرى ، يستخدم قوة الحوسبة المتقدمة وأنواع خاصة من الشبكات العصبية وتطبقها على كميات كبيرة من البيانات للتعلم وفهمها وتحديدها. ترجمة اللغة التلقائية والتشخيصات الطبية هي أمثلة على التعلم العميق.

    ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

    (احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

    يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)