- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 52,572
- Реакции
- 292,737
Последние темы автора:
- [Надежда Шестакова, Елена Куцика] [Институт Ньюфелда] Помогаем детям учиться (2024)
- [Владимир Садыков] [Шитье] Схемы конструкций мужской сорочки (2024)
- [Анатолий Ясинский] [liveclasses] Метачеловек в турбулентности (2024)
- [Алексей Арестович] [Apeiron] Курс чтения книг Станислава Лема. Занятие 1. Непобедимый (2024)
- [Жанна Сан-Жак] Корректируем недостатки за 10 дней! (2024)
- #1
Голосов: 0
[pluralsight] Грамотность глубокого обучения — практическое применение Deep Learning Literacy – Practical Application
Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Обучение может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым
Этот путь ориентирован на глубокое обучение в действии. Мы привели ряд примеров, чтобы продемонстрировать, как глубокое обучение встроено в нашу повседневную жизнь. Это своего рода курсы, которые отражают путь от проблемы к решению.
Путь предназначен для энтузиастов данных, которые хотят узнать о глубоком обучении и попробовать себя в ролях, ориентированных на данные, таких как специалист по данным. Хотя этот путь будет содержать работоспособные решения, от учащегося не требуется иметь какой-либо опыт в машинном обучении или глубоком обучении. Намерение состоит в том, чтобы иметь песочницы для пути.
Список курсов
Подробнее:
[pluralsight] Грамотность глубокого обучения — практическое применение Deep Learning Literacy – Practical Application - Описание курса
Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Обучение может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым
Этот путь ориентирован на глубокое обучение в действии. Мы привели ряд примеров, чтобы продемонстрировать, как глубокое обучение встроено в нашу повседневную жизнь. Это своего рода курсы, которые отражают путь от проблемы к решению.
Путь предназначен для энтузиастов данных, которые хотят узнать о глубоком обучении и попробовать себя в ролях, ориентированных на данные, таких как специалист по данным. Хотя этот путь будет содержать работоспособные решения, от учащегося не требуется иметь какой-либо опыт в машинном обучении или глубоком обучении. Намерение состоит в том, чтобы иметь песочницы для пути.
Список курсов
- Построить модель для обнаружения аномалий в данных временных рядов, Пратерт Падман
- Создайте механизм рекомендаций по рейтингу с совместной фильтрацией. Пратерт Падман.
- Создание модели обнаружения объектов с помощью Python Габриэль Давелаар
- Приложение глубокого обучения для финансов, автор Jaimin M.
- Приложение глубокого обучения для здравоохранения Колин Мэтьюз
- Приложение глубокого обучения для маркетинга, автор Нетта Цин
- Приложение глубокого обучения для розничной торговли Трент Макмиллан
- Внедрение подписей к изображениям с помощью рекуррентных нейронных сетей
- Реализовать распознавание изображений с помощью сверточной нейронной сети, Пратерт Падман
- Внедрение автозавершения текста с помощью LSTM Бисванат Гальдер
- Классификация настроений с помощью рекуррентных нейронных сетей Бисванат Гальдер
- Внедрение обработки естественного языка для встраивания слов Аксель Сирота
- Понимание алгоритмов, используемых в пути. Хоть это и желательно, но не обязательно. Понимание ключевых понятий глубокого обучения.
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [pluralsight] Грамотность глубокого обучения — практическое применение Deep Learning Literacy – Practical Application
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.