Классификация перерабатываемых отходов с помощью нейронной сети.
Актуальность данного проекта заключается в разработке нейронной сети, которая способна сортировать мусорные отходы, не нуждаясь
Цель: Разработать нейронную сеть для классификации перерабатываемых отходов.
Задачи: 1) Рассмотреть принцип работы фандомата. 2) Ознакомиться с понятиями «машинное обучение», «нейронные сети». 3)Построить
Машинное обучение (ML) — это использование математических моделей данных, которые помогают компьютеру обучаться без
Классификация: ИНС определяет, соответствует ли анализируемый объект заданным параметрам, и относит его к той или иной группе.
Google Colaboratory - облачный сервис, направленный на упрощение исследований в области машинного и глубокого обучения.
Заключение
5.87M
Категория: ЭкологияЭкология

Классификация перерабатываемых отходов с помощью нейронной сети

1. Классификация перерабатываемых отходов с помощью нейронной сети.

2. Актуальность данного проекта заключается в разработке нейронной сети, которая способна сортировать мусорные отходы, не нуждаясь

3. Цель: Разработать нейронную сеть для классификации перерабатываемых отходов.

4. Задачи: 1) Рассмотреть принцип работы фандомата. 2) Ознакомиться с понятиями «машинное обучение», «нейронные сети». 3)Построить

5.

6. Машинное обучение (ML) — это использование математических моделей данных, которые помогают компьютеру обучаться без

Машинное обучение (ML) — это
использование математических
моделей данных, которые
помогают компьютеру обучаться
без непосредственных инструкций.
English     Русский Правила