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.
Kursplan
Introduksjon til Applied Machine Learning
- Statistisk læring vs. maskinlæring Iterasjon og evaluering Bias-Variance trade-off
Veiledet læring og uovervåket læring
- Machine Learning Språk, typer og eksempler Overvåket vs uovervåket læring
Veiledet læring
- Beslutningstrær Random Forests modellevaluering
Maskinlæring med Python
- Valg av biblioteker Tilleggsverktøy
Regresjon
- Lineær regresjon Generaliseringer og ikke-linearitetsøvelser
Klassifisering
- Bayesiansk oppfriskning Naiv Bayes Logistisk regresjon K-Nærmeste naboer Øvelser
Kryssvalidering og resampling
- Kryssvalideringstilnærminger Bootstrap Øvelser
Uovervåket læring
- K-betyr clustering Eksempler Utfordringer ved uovervåket læring og utover K-betyr
Nevrale nettverk
- Lag og noder Python nevrale nettverksbiblioteker Arbeide med scikit-learn Arbeide med PyBrain Deep Learning
Krav
Kjennskap til Python programmeringsspråk. Grunnleggende kjennskap til statistikk og lineær algebra anbefales.
28 timer
Testimonials (2)
Interessant kunnskap
Gabriel - MINDEF
Kurs - Machine Learning with Python – 4 Days
Machine Translated
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.
