https://github.com/developerscalambrine/ml-learning
Transfer Learning usando Colab Este projeto utiliza Python para implementar Transfer Learning no ambiente Google Colab, aproveitando a infraestrutura gratuita de GPU. O treinamento de modelos de aprendizado de máquina é realizado com TensorFlow e Keras, utilizando modelos pré-treinados como InceptionV3
https://github.com/developerscalambrine/ml-learning
colab machine-learning python3
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Transfer Learning usando Colab Este projeto utiliza Python para implementar Transfer Learning no ambiente Google Colab, aproveitando a infraestrutura gratuita de GPU. O treinamento de modelos de aprendizado de máquina é realizado com TensorFlow e Keras, utilizando modelos pré-treinados como InceptionV3
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/developerscalambrine/ml-learning
- Owner: DeveloperScalambrine
- Created: 2024-12-15T02:14:14.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-14T09:31:47.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-02-14T10:25:35.120Z (over 1 year ago)
- Topics: colab, machine-learning, python3
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 155 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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# Transfer Learning usando Colab
O **Transfer Learning** é uma técnica que reutiliza um modelo de rede neural pré-treinado em um novo problema, acelerando o processo de treinamento e melhorando a precisão em tarefas com dados limitados. No **Google Colab**, é possível implementar Transfer Learning de maneira eficiente e gratuita, aproveitando a infraestrutura de GPU.
## Passo a Passo para Treinamento de ML no Colab:
1. **Importo as bibliotecas necessárias**: Primeiro, começo importando as bibliotecas essenciais como TensorFlow, Keras e outras bibliotecas para manipulação de dados.
2. **Carrego o Dataset**: Faço o upload do meu dataset ou uso datasets públicos. Para carregar as imagens, costumo usar o `tensorflow.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator`.
3. **Carrego o Modelo Pré-Treinado**: Em seguida, carrego um modelo pré-treinado como o InceptionV3, disponível no Keras, para aproveitar o aprendizado adquirido com grandes volumes de dados.
4. **Treino o Modelo**: Utilizo o gerador de dados para alimentar o modelo durante o treinamento. Ajusto os hiperparâmetros, como o número de épocas, conforme necessário para melhorar os resultados.
5. **Avalio o Modelo**: Após o treinamento, avalio o modelo usando um conjunto de validação para verificar sua precisão e desempenho. Se necessário, ajusto os parâmetros para melhorar os resultados.
6. **Salvo o Modelo Treinado**: Por fim, salvo o modelo treinado para uso futuro, podendo carregá-lo novamente para fazer previsões em novos dados ou até mesmo para implementar em produção.
Com esses passos, consigo aproveitar o poder do Transfer Learning para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina no Colab de maneira rápida e eficiente.