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 do aplikovaného Machine Learning
- Statistické učení vs. strojové učení Iterace a vyhodnocení Kompromis odchylky a odchylky Kontrolované vs. Nekontrolované učení Problémy řešené pomocí Machine Learning Tréninkový ověřovací test – pracovní postup ML, aby se zabránilo přeplnění Pracovní postup Machine Learning Algoritmy strojového učení Výběr vhodného algoritmu pro daný problém
Vyhodnocení algoritmu
- Vyhodnocení numerických predikcí Míry přesnosti: ME, MSE, RMSE, MAPE Stabilita parametrů a predikce
Řízené algoritmy KNN Ensemble Gradient Boosting SVM
- Algoritmy bez dozoru Na základě vzdálenosti
Metody založené na hustotě
- Pravděpodobnostní metody
Vytváření jednoduchých modelů hlubokého učení pomocí Keras
- Vytvoření modelu Keras Pochopení vašich dat Specifikace vašeho modelu hlubokého učení Kompilace vašeho modelu Přizpůsobení vašeho modelu Práce s vašimi klasifikačními daty Práce s klasifikačními modely pomocí vašich modelů
Práce s TensorFlow pro hluboké učení
- Příprava dat Stahování dat Příprava tréninkových dat Příprava testovacích dat Škálování vstupů pomocí zástupných symbolů a proměnných
Určení architektury sítě
- Použití funkce nákladů
Použití Optimalizátoru
- Použití inicializátorů
Požadavky
- Zkušenosti s programováním Python
- Základní znalost statistiky a matematických pojmů
Publikum
- Vývojáři
- Datoví vědci
28 hodiny