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 Neural Networks
Úvod do aplikovaného Machine Learning
- Statistické učení vs. strojové učení Iterace a vyhodnocení kompromis mezi odchylkou a odchylkou
Strojové učení s Python
- Výběr knihoven Doplňkové nástroje
Koncepty a aplikace strojového učení
Regrese
- Lineární regrese zobecnění a případy použití nelinearity
Klasifikace
- Bayesian refresher Naivní Bayes Logistická regrese K-Nejbližší sousedé Use Cases
Křížová validace a převzorkování
- Křížová validace přistupuje k Bootstrap Use Cases
Učení bez dozoru
- Příklady shlukování K-prostředků Výzvy učení bez dozoru a za hranicemi K-středů
Krátký úvod do metod NLP
- tokenizace slov a vět klasifikace textu analýza sentimentu oprava pravopisu extrakce informací rozebrání významu extrakce otázka odpověď
Umělá inteligence & Deep Learning
Technický přehled
- R v/s Python Caffe v/s Tensor Flow Různé knihovny strojového učení
Případové studie z oboru
Požadavky
- Měl by mít základní znalosti obchodního provozu a také technické znalosti
- Musí mít základní znalosti softwaru a systémů
- Základní znalost Statistics (na úrovni Excelu)
21 hodiny
Reference (1)
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.