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コース概要
ニューラルネットワーク入門
- ニューラルネットワークとは何か
- 現在のニューラルネットワークの適用状況
- ニューラルネットワークと回帰モデルの比較
- 監督学習と非監督学習
利用可能なパッケージの概要
- nnet, neuralnet など
- パッケージ間の違いと制限
- ニューラルネットワークの可視化
ニューラルネットワークの適用
- ニューロンとニューラルネットワークの概念
- 脳の単純化されたモデル
- ニューロンの機会
- XOR問題と値の分布の性質
- シグモイダル関数の多態的性質
- その他の活性化関数
- ニューラルネットワークの構築
- ニューロン接続の概念
- ニューラルネットワークとしてのノード
- ネットワークの構築
- ニューロン
- レイヤー
- スケール
- 入力と出力データ
- 0から1の範囲
- 正規化
- ニューラルネットワークの学習
- 逆伝播
- 順伝播ステップ
- ネットワーク訓練アルゴリズム
- 応用範囲
- 評価
- 近似の可能性に関する問題
- 例
- OCRと画像パターン認識
- その他の応用
- 上場株価の予測モデリングにおけるニューラルネットワークの実装
要求
任意のプログラミング言語でのプログラミングが推奨されます。
14 時間
お客様の声 (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
コース - Neural Network in R
機械翻訳
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
コース - Neural Network in R
機械翻訳
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
コース - Neural Network in R
機械翻訳