MATLAB के साथ कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग

डिजिटल छवियों में बड़ी मात्रा में डेटा होता है, लेकिन उन पिक्सेल को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि (actionable insights) में बदलने के लिए विशेष मशीन लर्निंग तकनीकों की आवश्यकता होती है। यह कोर्स आपको संपूर्ण मशीन लर्निंग जीवनचक्र (lifecycle) के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जिससे आप कच्चे इमेज डेटा को ऐसे बुद्धिमान सिस्टम में बदल सकते हैं जो स्वचालित रूप से पैटर्न को पहचान सकते हैं और वस्तुओं का पता लगा सकते हैं। आप बुनियादी इमेज डेटा संरचनाओं को समझने से लेकर उन्नत डिटेक्शन एल्गोरिदम को लागू करने तक प्रगति करेंगे। कोर्स के अंत तक, आप डेटा तैयारी (data preparation) का प्रबंधन करने, विशिष्ट पहचान कार्यों के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने और उद्योग-मानक मेट्रिक्स का उपयोग करके उनके प्रदर्शन का आकलन करने में सक्षम होंगे। आप क्या सीखेंगे: - डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। - मजबूत कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इमेज डेटासेट तैयार करें और लेबल करें। - आधुनिक कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करके इमेज क्लासिफिकेशन सिस्टम बनाएं। - किसी छवि के भीतर विशिष्ट वस्तुओं की पहचान करने और उनका पता लगाने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन वर्कफ़्लो लागू करें। - तेज़ विकास के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का लाभ उठाने हेतु ट्रांसफर लर्निंग तकनीकों को लागू करें। - सटीकता (accuracy) और प्रिसिजन-रिकॉल (precision-recall) जैसे मानक मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें। यह कोर्स मॉडल को प्रशिक्षित करने और परिष्कृत करने के लिए व्यावहारिक वर्कफ़्लो में जाने से पहले मूलभूत शब्दावली और डेटा हैंडलिंग से शुरू होता है। आप लिखित स्पष्टीकरणों और कोड-आधारित अभ्यासों के माध्यम से जानेंगे कि ये तकनीकें सड़क संकेतों की पहचान करने और सामग्री दोषों का पता लगाने जैसे परिदृश्यों पर कैसे लागू होती हैं। यह कोर्स इंजीनियरिंग, विज्ञान या डेटा विश्लेषण में उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कंप्यूटर विज़न टूल का उपयोग शुरू करना चाहते हैं। मशीन लर्निंग के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। स्पष्ट, पाठ-आधारित निर्देशों के माध्यम से अपने स्वयं के कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन बनाना शुरू करें।