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Programa do Curso
Introdução
Descrevendo a estrutura de dados não identificados
- Não supervisionado Machine Learning
Reconhecendo, agrupando e gerando imagens, sequências de vídeo e dados de captura de movimento
- Redes de Crenças Profundas (DBNs)
Reconstruindo os dados de entrada originais de uma versão corrompida (ruidosa)
- Seleção e extração de recursos
- Codificadores automáticos de eliminação de ruído empilhados
Analisando Imagens Visuais
- Convolucional Neural Networks
Obtendo uma melhor compreensão da estrutura dos dados
- Aprendizagem Semi-Supervisionada
Compreendendo os dados de texto
- Extração de recursos de texto
Construindo modelos preditivos altamente precisos
- Melhorando Machine Learning resultados
- Métodos de conjunto
Resumo e conclusão
Requisitos
- Python experiência de programação
- Uma compreensão dos princípios básicos da aprendizagem automática
Público
- Desenvolvedores
- Analistas
- Cientistas de dados
21 horas
Declaração de Clientes (1)
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.