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Programa del Curso
Introducción
Descripción de la estructura de los datos no labrados
- Sin supervisión Machine Learning
Reconocimiento, agrupación y generación de imágenes, secuencias de vídeo y datos de captura de movimiento
- Redes de Creencias Profundas (DBN)
Reconstrucción de los datos de entrada originales a partir de una versión dañada (ruidosa)
- Selección y extracción de características
- Codificadores automáticos de eliminación de ruido apilados
Análisis de imágenes visuales
- Convolucional Neural Networks
Obtener una mejor comprensión de la estructura de los datos
- Aprendizaje semi-supervisado
Descripción de los datos de texto
- Extracción de entidades de texto
Creación de modelos predictivos de alta precisión
- Mejorando Machine Learning Resultados
- Métodos de conjunto
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Python Experiencia en programación
- Comprensión de los principios básicos del aprendizaje automático
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
21 horas
Testimonios (1)
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.