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分享深度学习的学习之路
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在本文中，我们将建立一个利用大豆叶片图像进行病虫害分类的深度学习模型。这些技术还有助于对农田进行健康监测，以确保农产品的质量。预测尚未确定的新叶子的疾病。准确性用作此案例研究的评估指标。它定义为正确预测的样本数与预测总数之比。第2部分：数据收集该机器学习数
在这篇文章中，我们将了解图像增强的概念以及有什么不同的图像增强技术。我们还将使用PyTorch实现这些图像增强技术来构建一个图像分类深度学习模型。深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练。并非每个人都拥有大公司的财力。但获取大量数据本身也存在挑战。缺乏数据
转眼间2019年已经过去了快一半，这对于日新月异的深度学习技术已经算是很长一段发展时间。Open Data Science在Medium上整理了2019年到现在为止深度学习技术发布的精华成果，选择的论文都是在GitHub平台上有相关代码的论文。文摘菌为大家
还记的吴恩达在斯坦福最新的深度学习课程么？那是继deeplearning.ai深度学习专项课程之后吴恩达的又一神作。课程涉及深度学习的基础知识、神经网络构建，以及如何完成一个成功的机器学习项目。这一部分包括TensorFlow简介和数据的预处理。第四部分是
深度学习总是比机器学习解决所有类型的分类问题更好的解决方案吗？在这篇文章中，我们将通过创建我们自己的数据集来解决一个特定的问题，我们应用机器学习和深度学习以查看哪一个给出了最佳分类结果。我们试图找到一个问题，机器学习似乎很容易解决，看看DL是否会在这些问题
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