Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod
Teorie pravděpodobnosti, Výběr modelu, Teorie rozhodování a informace
Rozdělení pravděpodobnosti
Lineární modely pro regresi a klasifikaci
Neural Networks
Metody jádra
Stroje s řídkým jádrem
Grafické modely
Směsné modely a EM
Přibližný závěr
Metody odběru vzorků
Spojité latentní proměnné
Sekvenční data
Kombinace modelů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Pochopení statistiky.
- Seznámení s vícerozměrným počtem a základní lineární algebrou.
- Nějaké zkušenosti s pravděpodobnostmi.
Publikum
- Datové analytiky
- Doktorandi, výzkumní pracovníci a praktici
21 hodiny
Reference (3)
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Introduction to the use of neural networks
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible