Semana 3 de 6 · 2.5-3 horas
Reconocimiento de imágenes y errores del modelo
Descubre cómo un clasificador de imágenes convierte píxeles en predicciones, mide qué tan bien funciona y encuentra y corrige los errores que comete.
La pregunta grande: ¿Cómo convierte un clasificador los píxeles en una predicción, y cómo encontramos y corregimos los errores que comete?
Al terminar esta semana
- Explicar cómo un clasificador de imágenes convierte los píxeles en características visuales, una predicción y una confianza.
- Medir un clasificador de forma justa usando la exactitud y la exactitud por categoría sobre un conjunto de prueba aparte.
- Distinguir los falsos positivos de los falsos negativos y detectar los casos límite que los provocan.
- Leer una matriz de confusión y proponer mejoras dirigidas para reducir un error concreto.
Cargando tu progreso…
- Cómo funciona un clasificador de imágenesSigue una foto desde los píxeles hasta la etiqueta y aprende cómo un clasificador de imágenes convierte las características visuales en una predicción con una puntuación de confianza.
- Entrena y prueba un clasificadorAprende por qué se revisa un clasificador con fotos con las que nunca se entrenó, y mide qué tan bien le va usando la exactitud sobre un conjunto de prueba justo.
- Confunde y mejora el modeloEncuentra los casos límite que engañan a un clasificador, lee sus errores en una matriz de confusión y propón cambios que lo hagan mejor.