• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset скачать в хорошем качестве

Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset 8 месяцев назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Deep Learning Project: Plant Disease Detection | PyTorch | Creating Custom Dataset

End to End Deep Learning Project | Convolutional Neural Networks (CNNs) | Image Classification using PyTorch | Plant Disease detection. In this Deep Learning end-to-end project, we begin building a Plant Disease Identification model using PyTorch. 📌 What you will learn: 🔹 Load image data using the `ImageFolder` class 🔹 Investigate the dataset object and sample class labels 🔹 Filter and sample specific plant disease categories 🔹 Create a custom PyTorch Dataset class for more control 🔹 Override __len__() and __getitem__() methods 🔹 Instantiate a custom dataset object with filtered data 🔹 Visualize transformed data as images using matplotlib Whether you're a beginner or looking to deepen your PyTorch skills, this tutorial will guide you step-by-step in preparing your image dataset for plant disease classification. ✅ What’s next? We will train CNN models on this dataset to detect diseases like early blight, bacterial spot, and more! ✅ Tools: Python, PyTorch, torchvision Watch our other playlists here : 🔗 LangChain Playlist :    • LangChain Tutorial Series | Building LLM a...   🤖 Agentic AI Playlist :    • Building AI Agents with AutoGen   💻 Deep Learning with PyTorch Playlist :    • Deep Learning with PyTorch   📊 CNN :    • Convolutional Neural Networks (CNNs) | Dee...   🧮 ML Models from Scratch Playlist :    • ML Models Implementation from Scratch   📌 KNN Playlist :    • KNN   📈 K-Means Playlist :    • K-Means Clustering   📌 Python for DS :    • Python   🎯 Who is this for? Perfect for beginners and intermediates in deep learning who want a structured and practical approach to building AI models. Whether you're prepping for a data science interview or looking to build your own projects, mastering deep learning algorithms will set a strong foundation for more advanced machine learning techniques. #DeepLearning #CNN #MachineLearning #AI #ComputerVision #ConvolutionalNeuralNetworks #PyTorch #NeuralNetworks #MLP #ImageProcessing #DeepLearningTutorial #ArtificialIntelligence #datascienceprojects #deeplearningprojects #ConvolutionOperation #ComputerVision #ParameterSharing #LocalConnectivity #Pooling #MaxPooling #AveragePooling #MeanPooling #CNNArchitecture #ComputerVision #CNNFullCourse #Backpropagation #ImageClassification Time breaks: 00:00 Project Introduction. 02:19 Plant Disease dataset. 04:49 Using ImageFolder for loading data. 06:42 Exploring dataset object. 08:25 Filtering the data. 12:40 Updating class labels for filtered samples. 17:00 Creating custom dataset class. 19:47 Method overriding : _len__, __getitem_ 22:13 Creating custom dataset object. 25:21 Display transformed data as an image. If you're learning Machine Learning, Deep Learning, or AI, this video will provide you with a solid foundation to implement your own models. Don't forget to hit like, comment, and subscribe to keep learning with me! ‪@SimplifiedAICourse‬

Comments
  • Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение 8 лет назад
    Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Доступное Введение в Машинное Обучение 7 лет назад
    Доступное Введение в Машинное Обучение
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Build Your First Pytorch Model In Minutes! [Tutorial + Code] 2 года назад
    Build Your First Pytorch Model In Minutes! [Tutorial + Code]
    Опубликовано: 2 года назад
  • Introduction to Market Research and Analytics in Python 13 дней назад
    Introduction to Market Research and Analytics in Python
    Опубликовано: 13 дней назад
  • 🤖 AutoGen Tutorial: Conversation Patterns | Nested Chat Agent Workflow 10 месяцев назад
    🤖 AutoGen Tutorial: Conversation Patterns | Nested Chat Agent Workflow
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Plant Disease Detection System | Building Image Recognition Model using Python | Machine Learning Project
    Plant Disease Detection System | Building Image Recognition Model using Python | Machine Learning Project
    Опубликовано:
  • CNN Pooling Explained | Max Pooling, Average Pooling in Convolutional Neural Networks 10 месяцев назад
    CNN Pooling Explained | Max Pooling, Average Pooling in Convolutional Neural Networks
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что происходит с нейросетью во время обучения? 8 лет назад
    Что происходит с нейросетью во время обучения?
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 5 месяцев назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Image Classification CNN in PyTorch 1 год назад
    Image Classification CNN in PyTorch
    Опубликовано: 1 год назад
  • How to handle imbalanced datasets in Machine Learning (Python) 1 год назад
    How to handle imbalanced datasets in Machine Learning (Python)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • КАК УСТРОЕН TCP/IP? 1 год назад
    КАК УСТРОЕН TCP/IP?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как учиться быстро и самому? На примере языков  программирования. 1 год назад
    Как учиться быстро и самому? На примере языков программирования.
    Опубликовано: 1 год назад
  • Классификатор изображений в PyTorch 1 год назад
    Классификатор изображений в PyTorch
    Опубликовано: 1 год назад
  • How to Make an Autonomous Mapping Robot Using SLAM 1 год назад
    How to Make an Autonomous Mapping Robot Using SLAM
    Опубликовано: 1 год назад
  • DATA SCIENCE РОАДМАП 2026 — С НУЛЯ ДО MIDDLE 8 дней назад
    DATA SCIENCE РОАДМАП 2026 — С НУЛЯ ДО MIDDLE
    Опубликовано: 8 дней назад
  • GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем 1 год назад
    GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем
    Опубликовано: 1 год назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5