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Struttura del corso
Introduzione
Descrivere la struttura dei dati non mappati
- Non supervisionato Machine Learning
Riconoscere, raggruppare e generare immagini, sequenze video e dati di motion capture
- Reti di credenze profonde (DBN)
Ricostruzione dei dati di input originali da una versione danneggiata (disturbata)
- Selezione ed estrazione delle feature
- Encoder automatici di riduzione del rumore impilati
Analisi delle immagini visive
- Convoluzionale Neural Networks
Acquisire una migliore comprensione della struttura dei dati
- Apprendimento semi-supervisionato
Informazioni sui dati di testo
- Estrazione di feature di testo
Creazione di modelli predittivi altamente accurati
- Miglioramento Machine Learning dei risultati
- Metodi Ensemble
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Python Esperienza di programmazione
- Comprensione dei principi di base dell'apprendimento automatico
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Analisti
- Scienziati dei dati
21 ore
Recensioni (1)
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.