Digit Recognizer in Matlab using MNIST Dataset

4.0 (15)
Онлайн-курс
Payment
Обучение платное
Language
Not set
Duration
1 час курса
Курс от Udemy
Чему вы научились?
A better understanding of MNIST dataset
Can take part in various onine competitions involving MNIST Dataset
Can also publish a research paper if you are able to achieve good results on testing
Can train neural network on any type of dataset very easily in MATLAB
О курсе

The problem of recognizing hand written characters is widely known. It holds a great potential and still research on it is being done to improve it further. Also it is one of the best problems to solve and understand using Neural Networks. The MNIST dataset is a benchmark dataset that is easily available and can be used to solve the problem in numerous ways. The problem holds a great potential and provide opportunities to learn the use of neural networks. In this course we will tackle the hand written character recognition problem using MNIST Data in Matlab. We will design a neural network model and test it on the test dataset. The good thing is that the same technique can be used to design a neural network for any other dataset and different problem.

Требования
  • Working Matlab software with version 2015 or more.
  • english language
Лекторы
Sarthak Mishra
Sarthak Mishra
PhD Scholar
Платформа
/storage/img/providers/udemy.svg
Курсы Udemy подойдут для профессионального развития. Платформа устроена таким образом, что эксперты сами запускают курсы. Все материалы передаются в пожизненный доступ. На этой платформе можно найти курс, без преувеличений, на любую тему – начиная от тьюториала по какой-то камере и заканчивая теоретическим курсом по управлению финансовыми рисками. Язык и формат обучения устанавливается преподавателем, поэтому стоит внимательно изучить информацию о курсе перед покупкой.
Рейтинг
4.0
(4)
(6)
(2)
(2)
(1)
Комментарии (15)
Как и любой другой веб-сайт, konevy использует файлы cookie. Эти файлы используются для хранения информации, включая предпочтения посетителей и страницы веб-сайта, которые он/она посещал. Информация используется для того, чтобы подстроить содержимое нашей страницы под тип браузера пользователя и другие параметры и таким образом улучшить его пользовательский опыт. Для получения более подробной информации о файлах cookie, пожалуйста, прочтите статью «Что такое файлы cookie»