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Plan du cours
Introduction à Neural Networks
- Que sont Neural Networks
- Quel est l'état actuel de l'application des réseaux de neurones
- Neural Networks vs modèles de régression
- Apprentissage supervisé et non supervisé
Aperçu des forfaits disponibles
- nnet, neuralnet et autres
- Différences entre les packages et leurs limitations
- Visualiser les réseaux de neurones
Application de Neural Networks
- Concept de neurones et de réseaux de neurones
- Un modèle simplifié du cerveau
- Neurone des opportunités
- Problème XOR et nature de la distribution des valeurs
- Le caractère polymorphe du sigmoïde
- Autres fonctions activées
- Construction de réseaux de neurones
- Le concept de connexion des neurones
- Réseau neuronal en tant que nœuds
- Construire un réseau
- Neurones
- Couches
- Balance
- Données d'entrée et de sortie
- Plage 0 à 1
- Normalisation
- Apprentissage Neural Networks
- Propagation vers l'arrière
- Propagation des étapes
- Algorithmes de formation réseau
- domaine d'application
- Estimation
- Problèmes avec la possibilité d'approximation par
- Exemples
- OCR et reconnaissance de formes d'images
- Autres applications
- Implémentation d'un travail de modélisation de réseau neuronal prédisant les cours des actions des sociétés cotées
Pré requis
Programmation dans n'importe quel langage de programmation recommandée.
14 Heures
Nos clients témoignent (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Formation - Neural Network in R
Traduction automatique
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
Formation - Neural Network in R
Traduction automatique
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Formation - Neural Network in R
Traduction automatique