Scopri come eseguire il Transfer Learning in 10 righe di codice MATLAB per un'attività di classificazione delle immagini e perché il Transfer Learning è importante per molte applicazioni.
In questa serie di video vengono trattati degli argomenti relativi al Deep Learning per gli ingegneri, come l’accesso ai dati, l’addestramento di una rete, l’uso del transfer learning e l’integrazione del proprio modello in un progetto più grande.
MATLAB semplifica il processo di creazione e modifica delle reti neurali profonde. Questi video-tutorial spiegano come usare l’app Deep Network Designer, uno strumento point-and-click che consente di lavorare con le proprie reti neurali profonde in modo interattivo.
Utilizza MATLAB per eseguire attività essenziali di guida autonoma. Etichetta i dati di verità di base (ground truth), rileva corsie e oggetti, genera scenari di guida e sensori di modellazione e visualizza i dati dei sensori.
Prepara i dati delle serie temporali per l'analisi di Machine Learning. Gli argomenti comprendono l'importazione di segnali, la rimozione degli outlier e l'estrazione di feature nel dominio del tempo e della frequenza.
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