コース概要

Neural Networks の紹介

  1. Neural Networksとは何ですか
  2. ニューラルネットワークの応用の現状はどうなっているのか
  3. Neural Networks 対回帰モデル
  4. 教師あり学習と教師なし学習

利用可能なパッケージの概要

  1. nnet、ニューラルネットなど
  2. パッケージと ITLS の制限の違い
  3. ニューラルネットワークの可視化

申請中 Neural Networks

  • ニューロンとニューラルネットワークの概念
  • 脳の簡略化されたモデル
  • 機会ニューロン
  • XOR 問題と値の分布の性質
  • シグモイドの多態性の性質
  • 他の機能が有効になっている
  • ニューラルネットワークの構築
  • ニューロン接続の概念
  • ノードとしてのニューラル ネットワーク
  • ネットワークの構築
  • ニューロン
  • レイヤー
  • 天秤
  • 入出力データ
  • 範囲 0 ~ 1
  • 正規化
  • 学習Neural Networks
  • 逆方向伝播
  • ステップの伝播
  • ネットワークトレーニングアルゴリズム
  • 適用範囲
  • 推定
  • による近似の可能性に関する問題
  • OCRと画像パターン認識
  • その他の用途
  • 上場企業の株価を予測するニューラル ネットワーク モデリング ジョブを実装する

要求

あらゆるプログラミング言語でのプログラミングを推奨 .

 14 時間

参加者の人数



Price per participant

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