Введение — Самый практичный и подходящий способ общаться с наукой о данных и практиковать ее для улучшения навыков — это играть с различными данными и экспериментировать с тем, как они ведут себя с различными алгоритмами и методами. Часто вы, должно быть, видели проекты по науке о данных, которые требуют больших наборов данных для извлечения информации и понимания того, как будет работать алгоритм. Даже модели машинного обучения также используют наборы данных, которые являются либо..

Обучение по частям Для любой задачи глубокого обучения, связанной с изображением или видео, вам потребуется много большого количества данных, и успех проекта глубокого обучения зависит от качества вашего набора данных, который вы собираетесь обучать алгоритмы для любой из задач, например Классификация изображений, обнаружение объектов, отслеживание объектов, работа с GAN, реконструкция сцены и многое другое. Итак, ниже приведены несколько ссылок, которые помогут вам найти..