Robot
Складчик
- #1
[udemy] Мастер-класс по глубокому обучению [Радж Чабрия]
- Ссылка на картинку
Чему вы научитесь
Вы узнаете полный жизненный цикл проекта по науке о данных с помощью машинного обучения и глубокого обучения.
Узнайте о различных нейронных сетях, таких как ANN, CNN и RNN.
Узнайте о pandas, numpy, matplotlib, sklearn, tensorflow, которые являются одними из самых важных библиотек Python, используемых в Data Science, ML и DL.
Вы будете создавать практические проекты, такие как прогнозирование цен на золото, прогнозирование классов изображений и прогнозирование цен на акции, используя различные нейронные
Требования
Базовое понимание языка программирования Python.
Описание
Глубокое обучение — это подобласть машинного обучения, ориентированная на создание многоуровневых нейронных сетей, известных как глубокие нейронные сети. Эти сети обычно состоят из нескольких слоев взаимосвязанных «нейронов» или «единиц», которые представляют собой простые математические функции, обрабатывающие информацию. Слои в глубокой нейронной сети организованы иерархически: нижние уровни обрабатывают базовые функции, а более высокие уровни объединяют эти функции для представления более абстрактных концепций.
Модели глубокого обучения обучаются с использованием больших объемов данных и мощных вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры (GPU). Обучение моделей глубокого обучения может потребовать больших вычислительных ресурсов, но модели могут достигать самых современных результатов в широком спектре задач, включая классификацию изображений, обработку естественного языка, распознавание речи и многие другие.
Существуют различные типы моделей глубокого обучения, такие как нейронные сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и многие другие. Каждый тип модели подходит для определенного типа задач, и выбор модели будет зависеть от конкретной задачи и типа доступных данных.
В ЭТОМ КУРСЕ ВЫ УЗНАЕТЕ:
Полный жизненный цикл проекта Data Science.
Важные библиотеки данных, такие как Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, sklearn и т. д.
Как выбрать подходящую модель машинного обучения или глубокого обучения для вашего проекта
Основы машинного обучения
Регрессия и классификация в машинном обучении
Искусственные нейронные сети (ИНС)
Сверточные нейронные сети (CNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Тензорфлоу и Керас
Различные проекты, такие как прогнозирование цен на золото, прогнозирование цен на акции, классификация изображений и т. д.
Для кого этот курс:
Всем, кто хочет начать работу с Deep Learning.
Специалисты по науке о данных и машинному обучению, которые хотят узнать о нейронных сетях и глубоком обучении.
Вы узнаете полный жизненный цикл проекта по науке о данных с помощью машинного обучения и глубокого обучения.
Узнайте о различных нейронных сетях, таких как ANN, CNN и RNN.
Узнайте о pandas, numpy, matplotlib, sklearn, tensorflow, которые являются одними из самых важных библиотек Python, используемых в Data Science, ML и DL.
Вы будете создавать практические проекты, такие как прогнозирование цен на золото, прогнозирование классов изображений и прогнозирование цен на акции, используя различные нейронные
Требования
Базовое понимание языка программирования Python.
Описание
Глубокое обучение — это подобласть машинного обучения, ориентированная на создание многоуровневых нейронных сетей, известных как глубокие нейронные сети. Эти сети обычно состоят из нескольких слоев взаимосвязанных «нейронов» или «единиц», которые представляют собой простые математические функции, обрабатывающие информацию. Слои в глубокой нейронной сети организованы иерархически: нижние уровни обрабатывают базовые функции, а более высокие уровни объединяют эти функции для представления более абстрактных концепций.
Модели глубокого обучения обучаются с использованием больших объемов данных и мощных вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры (GPU). Обучение моделей глубокого обучения может потребовать больших вычислительных ресурсов, но модели могут достигать самых современных результатов в широком спектре задач, включая классификацию изображений, обработку естественного языка, распознавание речи и многие другие.
Существуют различные типы моделей глубокого обучения, такие как нейронные сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и многие другие. Каждый тип модели подходит для определенного типа задач, и выбор модели будет зависеть от конкретной задачи и типа доступных данных.
В ЭТОМ КУРСЕ ВЫ УЗНАЕТЕ:
Полный жизненный цикл проекта Data Science.
Важные библиотеки данных, такие как Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, sklearn и т. д.
Как выбрать подходящую модель машинного обучения или глубокого обучения для вашего проекта
Основы машинного обучения
Регрессия и классификация в машинном обучении
Искусственные нейронные сети (ИНС)
Сверточные нейронные сети (CNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Тензорфлоу и Керас
Различные проекты, такие как прогнозирование цен на золото, прогнозирование цен на акции, классификация изображений и т. д.
Для кого этот курс:
Всем, кто хочет начать работу с Deep Learning.
Специалисты по науке о данных и машинному обучению, которые хотят узнать о нейронных сетях и глубоком обучении.
