Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
Descrierea structurii datelor neetichetate
- Învățare automată nesupervizată
Recunoașterea, gruparea și generarea de imagini, secvențe video și date de captură a mișcării
- Rețele de încredere profunde (DBNs)
Reconstruirea datelor originale de intrare dintr-o versione coruptă (zgomotoasă)
- Selecția și extragerea caracteristicilor
- Auto-codificatoare de zgomot stivuite
Analiza imaginilor vizuale
- Rețele neuronale convoluționale
Înțelegerea mai bună a structurii datelor
- Învățare semi-supervizată
Înțelegerea datelor text
- Extragerea caracteristicilor din text
Construirea de modele predictive foarte precise
- Îmbunătățirea rezultatelor învățării automate
- Metode de ansamblu
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Experiență în programarea Python
- Înțelegerea principiilor de bază ale învățării automate
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Analiști
- Specialiști în știința datelor
21 Ore
Mărturii (1)
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Curs - Python for Advanced Machine Learning
Tradus de catre o masina
