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Struttura del corso
Introduzione a Neural Networks
- Cosa sono Neural Networks
- Qual è lo stato attuale nell'applicazione delle reti neurali
- Neural Networks vs modelli di regressione
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
Panoramica dei pacchetti disponibili
- nnet, neuralnet e altri
- Differenze tra i pacchetti e le loro limitazioni
- Visualizzazione di reti neurali
Applicazione di Neural Networks
- Concetto di neuroni e reti neurali
- Un modello semplificato del cervello
- Opportunità dei neuroni
- Problema XOR e la natura della distribuzione dei valori
- La natura polimorfa dell'attivazione sigmoide
- Altre funzioni di attivazione
- Costruzione di reti neurali
- Concetto di connessione dei neuroni
- Reti neurali come nodi
- Creazione di una rete
- Neuroni
- Stratificazioni
- Scalabilità
- Dati di input e output
- Intervallo 0 a 1
- Normalizzazione
- Apprendimento Neural Networks
- Propagazione retrogradiva
- Passaggi della propagazione
- Algoritmi di addestramento delle reti
- Ambito di applicazione
- Stima
- Problemi con la possibilità di approssimazione da parte di
- Esempi
- OCR e riconoscimento delle forme delle immagini
- Altre applicazioni
- Implementazione di un modello di rete neurale per la previsione dei prezzi azionari delle società in borsa
Requisiti
Programming in ogni linguaggio di programmazione consigliato.
14 ore
Recensioni (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Corso - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Corso - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.