Image Compression with K-Means Clustering

Aperçu

Embarquez dans un voyage pratique pour maîtriser la compression d'image avec notre projet dynamique, "Compression d'Image avec le Clustering K-Means", disponible exclusivement sur la plateforme de projets immersifs de Coursera, Rhyme. Au cours de 45 minutes, acquérez une expertise pratique en utilisant l'algorithme d'apprentissage non supervisé k-means clustering avec scikit-learn et Python.

Ce projet est minutieusement conçu pour vous équiper des compétences nécessaires pour le prétraitement des données d'image haute résolution, l'engagement dans l'analyse exploratoire des données (EDA), la mise en œuvre de Mini-Batch K-Means pour une compression d'image efficace, et la création d'interfaces graphiques utilisateur interactives avec les widgets Jupyter. Élevez votre expérience d'apprentissage en accédant à un bureau cloud pré-configuré directement via votre navigateur, complet avec Python, Jupyter, et scikit-learn, vous assurant de vous concentrer uniquement sur l'acquisition de nouvelles compétences sans le tracas de l'installation.

Ce projet permet cinq accès au bureau cloud, bien que des vidéos instructives soient disponibles pour un visionnage illimité, optimisant votre commodité d'apprentissage. Veuillez noter, les apprenants en Amérique du Nord recevront actuellement l'expérience optimale, avec des efforts en cours pour étendre cela à d'autres régions.

Ce cours est catégorisé sous les Cours d'Intelligence Artificielle, les Cours Python, les Cours scikit-learn, et les Cours de Visualisation des Données, le rendant parfait pour ceux désireux d'améliorer leur compétence technique.

Enseigné par

Snehan Kekre

Sujets