Travaux pratiques sur le ML: classification d'images
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Exercice 3: Extraction de caractéristiques et optimisation
Dans cet exercice, vous allez utiliser l'extraction de caractéristiques et l'optimisation pour tirer parti du modèle Inception v3 de Google et obtenir une précision encore meilleure pour le classificateur "chat ou chien" des exercices 1 et 2:
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Dernière mise à jour le 2025/01/28 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/01/28 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis exercise leverages Google's Inception v3 model through feature extraction and fine-tuning to enhance the accuracy of a cat-vs-dog image classifier.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt builds upon the previous exercises on image classification, refining the model for better performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou will practically implement these techniques using a provided Google Colab notebook.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ML Practicum: Image Classification\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Exercise 3: Feature Extraction and Fine-Tuning\n\nIn this exercise, you'll use feature extraction and fine-tuning to\nleverage Google's Inception v3 model to achieve even better accuracy for the\ncat-vs.-dog classifier from Exercises [1](/machine-learning/practica/image-classification/exercise-1) and\n[2](/machine-learning/practica/image-classification/exercise-2): \n[Launch exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/pc/exercises/image_classification_part3.ipynb?utm_source=practicum-IC&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&hl=en&utm_content=imageexercise3-colab)"]]
