Dieser umfassende Kurs ist ein praktischer Leitfaden für die Entwicklung und Pflege hochwertiger Datensätze für visuelle KI-Anwendungen. Die Lernenden erlangen vertieftes Wissen und praktische Fähigkeiten in folgenden Bereichen entdecken und Implementieren verschiedener Beschriftungsansätze, von manuellen bis hin zu vollautomatischen Methoden; Bewerten und Verbessern der Beschriftungsqualität für Objekterkennungsaufgaben, einschließlich der Identifizierung und Korrektur häufiger Beschriftungsprobleme; Analysieren der Auswirkungen der Bounding-Box-Qualität auf die Modellleistung und Entwickeln von Strategien zur Verbesserung der Beschriftungskonsistenz; verwendung fortschrittlicher Tools wie FiftyOne und CVAT für die Erkundung von Datensätzen, die Fehlerkorrektur und die Verfeinerung von Annotationen; Bewältigung komplexer Herausforderungen in der Computer Vision, wie z.B. überlappende Erkennungen, Verdeckungen und die Erkennung kleiner Objekte; Implementierung von Datenerweiterungstechniken zur Verbesserung der Robustheit und Generalisierung von Modellen; und Anwendung von Konzepten wie Sample Hardness und Entropie im Zusammenhang mit dem Training von Modellen und der Pflege von Datensätzen. Durch eine Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Übungen lernen die Teilnehmer, Datensätze zu erstellen, zu pflegen und zu optimieren, die zu genaueren und zuverlässigeren visuellen KI-Modellen führen.
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Datenqualität
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
Wichtige Details
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12 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, das datenzentrierte KI-Paradigma und seine Bedeutung in modernen Deep Learning Workflows zu beschreiben. Sie können die Rückkopplungsschleife von Daten und Modellen im Kontext von Aufgaben zur Objekterkennung und Segmentierung von Instanzen erklären. Sie können FiftyOne anwenden, um die anfängliche Leistung eines Modells für Aufgaben der Objekterkennung und Instanzsegmentierung zu bewerten. Sie können gängige Evaluationsmetriken für Modelle zur Objekterkennung und Instanzsegmentierung interpretieren.
Das ist alles enthalten
15 Videos9 Lektüren3 Aufgaben1 Plug-in
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, statistische Daten zu analysieren, um ein ganzheitliches Verständnis der Daten zu erlangen. Sie werden in der Lage sein, verschiedene Bildqualitätsprobleme zu identifizieren und zu bewerten, die die Leistung des Modells beeinträchtigen können. Sie werden in der Lage sein, FiftyOne zu nutzen, um Bildqualitätsprobleme, Ausreißer und Diversitätsprobleme zu erkennen und zu visualisieren. Und schließlich werden Sie in der Lage sein, Strategien zu entwickeln, um identifizierte Bildqualitäts- und Diversitätsprobleme zu lösen.
Das ist alles enthalten
17 Videos10 Lektüren5 Aufgaben4 Diskussionsthemen
Nach diesem Modul sind Sie in der Lage, die Qualität von Beschriftungen für Aufgaben der Objekterkennung zu beurteilen. Sie werden in der Lage sein, häufige Beschriftungsprobleme wie falsch beschriftete Daten, harte Stichproben und Verdeckungen zu erkennen. Sie sind in der Lage, die Auswirkungen der Bounding Box auf die Leistung des Modells zu analysieren und Strategien zur Verbesserung der Qualität und Konsistenz der Beschriftungen zu entwickeln.
Das ist alles enthalten
11 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Nach diesem Modul werden Sie in der Lage sein, fortgeschrittene datenzentrierte KI-Techniken wie Datenerweiterung und aktives Lernen anzuwenden. Sie sind in der Lage, einen durchgängigen Workflow zur iterativen Verbesserung von Modellen mit FiftyOne zu implementieren. Sie werden in der Lage sein, eine Strategie zur Aufrechterhaltung der Datenqualität im Laufe der Zeit zu entwickeln und schließlich Techniken zur Verbesserung der Modellleistung auf einem gegebenen Datensatz zu synthetisieren und anzuwenden.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren1 Diskussionsthema
Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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