Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding
De structuur van ongelabelde gegevens beschrijven
- Unsupervised machine learning
Afbeeldingen, videosequenties en motion-capture-gegevens herkennen, clusteren en genereren
- Deep Belief Networks (DBNs)
Het oorspronkelijke inputgegeven reconstrueren uit een beschadigde of ruisrijke versie
- Selectie en extractie van kenmerken
- Gestapelde denoising auto-encoders
Analyse van visuele afbeeldingen
- Convolutional Neural Networks
De interne structuur van gegevens beter begrijpen
- Semi-supervised learning
Tekstuele gegevens analyseren
- Extractie van tekstkenmerken
Het ontwikkelen van zeer nauwkeurige voorspellingsmodellen
- De resultaten van machine learning verbeteren
- Ensemble-methoden
Samenvatting en slotbeschouwingen
Vereisten
- Ervaring met programmeren in Python
- Inzicht in de basisprincipes van machine learning
Doelgroep
- Softwareontwikkelaars
- Analisten
- Data scientists
21 Uren
Getuigenissen (1)
In-depth coverage of machine learning topics, particularly neural networks. Demystified a lot of the topic.
Sacha Nandlall
Cursus - Python for Advanced Machine Learning
Automatisch vertaald
