У нас вы можете посмотреть бесплатно Build a Handwritten Digit Classifier with Deep Neural Networks (Keras & MNIST) | Part -01 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
In this video, we build and train a Deep Neural Network (DNN) model using Keras to classify handwritten digits from the MNIST dataset! #DeepLearning #Keras #MNIST The video covers: Loading the MNIST dataset Preprocessing the data (normalization and reshaping) Building the DNN model with Keras (including adding dense layers with activation functions) Visualizing the model architecture Compiling the model (specifying optimizer, loss function, and metrics) Training the model with validation split Evaluating the model's performance on the test set Plotting the training and validation accuracy curves Creating a confusion matrix to visualize the model's performance Generating a classification report This video is beneficial for beginners who want to learn the basics of building and training DNN models with Keras for image classification tasks. #MachineLearning #Tutorial #Classification Feel free to ask any questions in the comments below!