Vă mulțumim că ați trimis solicitarea! Un membru al echipei noastre vă va contacta în scurt timp.
Vă mulțumim că ați trimis rezervarea! Un membru al echipei noastre vă va contacta în scurt timp.
Schița de curs
Introducere în aplicație Machine Learning
- Învățare statistică vs. învățare automată
- Iterație și evaluare
- Compensație părtinire-varianță
Învățare supravegheată și Învățare nesupravegheată
- Machine Learning Languages, Tipuri și exemple
- Învățare supravegheată vs. nesupravegheată
Învățare supravegheată
- Arbori de decizie
- Random Forests
- Evaluarea modelului
Machine Learning cu Python
- Alegerea bibliotecilor
- Instrumente suplimentare
Regresia
- Regresie liniara
- Generalizări și neliniaritate
- Exerciții
Clasificare
- Reîmprospătare bayesiană
- Bayes naiv
- Regresie logistică
- K-Cei mai apropiați vecini
- Exerciții
Validare încrucișată și reeșantionare
- Abordări de validare încrucișată
- Bootstrap
- Exerciții
Învățare nesupravegheată
- K înseamnă grupare
- Exemple
- Provocări ale învățării nesupravegheate și dincolo de K-means
Rețele neuronale
- Straturi și noduri
- Python biblioteci de rețele neuronale
- Lucrul cu scikit-learn
- Lucrul cu PyBrain
- Deep Learning
Cerințe
Cunoașterea limbajului de programare Python. Se recomandă cunoștințe de bază de statistică și algebră liniară.
28 ore
Mărturii (2)
Cunoștințe interesante
Gabriel - MINDEF
Curs - Machine Learning with Python – 4 Days
Tradus de catre o masina
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.