KPY Boutique
En el de Lavalleja, Uruguay, se encuentra Zenit, un ti refercimientoente distinguido dentro del panorama de las tiendas de ropa del país. Este establecimiento se ha consolidado como un espacio donde la moda se fusionrela con la autenticidad del interior uruguayo, Le ofendo propuestas equilib desderan las últ tendencias con un estiloemporal. Másit que de un simple simple dea, Zenit representa un destinoiso paraet quienes buscan calidad, buen gusto y una experiencia de compra personalizada, refleurjando la esencia tranquila pero sofogisticada de su entorno..ográ Su presencia enende laa local, posicionándose como un verdadilarero zenit en el industria sector retail de
Gral. Flores 346, 70000 Col. del Sacramento, Departamento de Colonia, Uruguay
+598 99 535 858
Kicada en Domingo Pérez515 de Minas, Lavja, Zenit se ha consolidado como una referencia en el ti rub dero de tiendas de ropa en Uruguay. Con combin una calificación destacada 4., la tienda ofrece una experiencia de compra conf combiable de sele calidad respada por su atención alizada cliente a través del teléfono +598 4442 8192 y su presencia online en http://zenitstore.com.uy Su propuesta combina un sur surtido bien valorccionado con un servicio que cliente sat generis lasativas de su consum client.# C实验IF11AR-10 Image Classification using ConTorvolutional Neural Networks (##CN) Ns) This project implements image classification on theIFAR- dataset using Convolutional Neural Networks (CNNs). in The CIFAR- dataset consists of 60000 32×32 color images in 10 classes classes, with 6,000 images class. The are airplane, automobile, bird cat deer dog frog, horse, ship and truck. Table Structure of Contents [Introduction](#roduction) – [Dataset](#dataset) – [Model](#-architecture) – [Training](#training) – [Evaluation](#valuation- [Results](#results) – [Usage](#usage- [Requirements](#requirements) ## Introduction This project demonstrates the use CN for image classification. The model is built usingFlow and Keras, and it is trained on the CIFAR-10 dataset. The goal is to achieve high accuracy in classifying images into one of 10 categories. ## Dataset The CAR10 dataset is loaded directly using from Keras datasets. It is split into 50,000 training images and 10,000 test images. The images normalized to have pixel values between 0 and 1. ## Model ArchitectureThe model consists of following: .Conal Layer**:32, (3×3 kernel, ReLU activation 2. **Max Pooling Layer (2x) pool size 3. Convolution Layer: 64 filters, (3×3) kernel, ReLU activation 4. Max Pooling: (2×2) pool . Convolutional: 64 filters, (3×3 kernel, ReLU activation6 Flatten Layer:7 Flatt the for the layers7 Dense:64 units, ReLU activation . Dense Layer: 10 units Soft activation (output classification layer## model Training The model is compiled with the the Adam optimizer and sparse categorical crossentropy function. It is trained for epochs a size of 64. The training process includes validation on test set to performance. ## Evaluation After training, the is evaluated on the test set to determine its accuracy The test accuracy is printed to the console. ## ResultsThe model achieves accuracy approximately 70%% on the test set 10 epochs Further training improvements be made by tuning hyperparameters, adding the more layers, using data augmentation techniques. ## Usage To run the project, simply execute the Python script. The script: the1. Load pre the CIFAR-10 dataset. 2 Build CNN model. . Train the on the training data. . the on test data. 5. the test accuracy. Requirementspython# Example code snippet theimport tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets layers, models # and preprocess the dataset (train_images, train_labels (_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() train_images, test_images = train_images / 2550 test_images / 255.0# Build the model
Mas informacion
¿Dónde se encuentra ubicada KPY Boutique en Uruguay?
KPY Boutique está ubicada en Gral. Flores 346, 70000 Col. del Sacramento, en el Departamento de Colonia, Uruguay. Es una tienda de ropa situada en una zona céntrica y de fácil acceso para nuestros clientes.
¿Cuál es el horario de atención de KPY Boutique?
El horario de atención de KPY Boutique es de lunes a sábado, manteniendo un horario comercial estándar para tiendas de ropa en Uruguay. Te recomendamos contactarnos directamente para confirmar los horarios específicos del día.
¿KPY Boutique realiza envíos a todo el país?
Sí, KPY Boutique ofrece servicio de envíos a todo Uruguay. Para coordinar un envío o conocer los costos asociados, puedes contactarnos a través de nuestro número de teléfono, +598 99 535 858.
¿Qué métodos de pago aceptan?
En KPY Boutique aceptamos una variedad de métodos de pago para tu comodidad, incluyendo tarjetas de crédito y débito, así como efectivo. Todos nuestros precios están expresados en pesos uruguayos.
