Image Compression with K-Means Clustering

Resumen

Embárcate en un viaje práctico para dominar la compresión de imágenes con nuestro proyecto dinámico, "Compresión de Imágenes con Clustering K-Means," disponible exclusivamente en la plataforma de proyectos inmersivos de Coursera, Rhyme. En el transcurso de 45 minutos, obtén experiencia práctica utilizando el algoritmo de aprendizaje no supervisado k-means clustering con scikit-learn y Python.

Este proyecto está meticulosamente diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para el preprocesamiento de datos de imágenes de alta resolución, participar en el análisis de datos exploratorios (EDA), implementar Mini-Batch K-Means para una compresión de imágenes eficiente y crear interfaces gráficas interactivas con widgets de Jupyter. Eleva tu experiencia de aprendizaje accediendo a un escritorio en la nube pre-configurado directamente a través de tu navegador, completo con Python, Jupyter y scikit-learn, asegurando que te centres únicamente en adquirir nuevas habilidades sin la molestia de la configuración.

Este proyecto permite cinco accesos al escritorio en la nube, aunque los videos instructivos están disponibles para visualización ilimitada, optimizando tu conveniencia de aprendizaje. Por favor, ten en cuenta que, actualmente, los aprendices en América del Norte recibirán la experiencia óptima, con esfuerzos en curso para expandir esto a otras regiones.

Este curso está categorizado bajo Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de scikit-learn y Cursos de Visualización de Datos, lo que lo hace perfecto para aquellos ansiosos por mejorar su competencia técnica.

Enseñado por

Snehan Kekre

Asignaturas