コース概要

導入

ラベルのないデータの構造の説明

  • 教師なし Machine Learning

画像、ビデオ シーケンス、モーション キャプチャ データの認識、クラスタリング、生成

  • 深い信念ネットワーク (DBN)

破損した (ノイズのある) バージョンからの元の入力データの再構築

  • 特徴の選択と抽出
  • スタック型ノイズ除去オートエンコーダー

ビジュアルイメージの分析

  • 畳み込み Neural Networks

データの構造をより深く理解する

  • 半教師あり学習

テキストデータを理解する

  • テキスト特徴抽出

高精度の予測モデルの構築

  • Machine Learning の結果を改善する
  • アンサンブルメソッド

要約と結論

要求

  • Pythonプログラミング経験
  • 機械学習の基本原理の理解

観客

  • 開発者
  • アナリストデータサイエンティスト
  21 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (1)

関連コース

関連カテゴリー