Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere
Teoria probabilității, selecția modelului, teoria deciziei și a informațiilor
Distribuții de probabilitate
Modele liniare pentru regresie și clasificare
Neural Networks
Metode Kernel
Mașini cu miez rar
Modele grafice
Modele de amestec și EM
Inferență aproximativă
Metode de eșantionare
Variabile latente continue
Date secvențiale
Combinarea modelelor
Rezumat și Concluzie
Cerințe
- Înțelegerea statisticilor.
- Familiaritate cu calculul multivariat și algebra liniară de bază. .
- O oarecare experiență cu probabilitățile.
Audiență
- Analiști de date
- Studenți la doctorat, cercetători și practicieni
21 ore
Mărturii (3)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Curs - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible