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 Nelabelate
- Învățare Automată de Mașină (Unsupervised Machine Learning)
Recunoașterea, Clusterizarea și Generarea Imaginilor, Secvențelor Video și Datelor de Captură a Mișcării
- Rețelele de Credință Profunde (Deep Belief Networks - DBNs)
Refacerea Datelor Originale dintr-o Versiune Coruptă (Zgomotoasă)
- Selectarea și Extragerea Caracteristicilor
- Autoencoderii Denumzi (Stacked Denoising Auto-encoders)
Analiza Imaginilor Vizuale
- Rețelele Neuronale Convoluționale (Convolutional Neural Networks - CNNs)
Înțelegerea Mai Profundă a Structurii Datelor
- Învățare Semi-supervizată (Semi-Supervised Learning)
Înțelegerea Datelor Textuale
- Extragerea Caracteristicilor din Text
Construirea de Modele Predictive Accurate
- Ameliorarea Rezultatelor Învățării Automate
- Metode Ensemble
Synopsis și Concluzii
Cerințe
- Experiență în programare Python
- O înțelegere a principiilor de bază ale învățării automate (machine learning)
Audience
- Dezvoltatori
- Analiziști
- Cercetători științifici în domeniul datelor (data scientists)
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
