Plan du cours

Introduction

Description de la structure des données non autorisées

  • Non supervisé Machine Learning

Reconnaissance, regroupement et génération d'images, de séquences vidéo et de données de capture de mouvements

  • Réseaux de croyance profonds (DBN)

Reconstruction des données d'entrée originales à partir d'une version corrompue (bruitée)

  • Sélection et extraction des caractéristiques
  • Auto-encodeurs de débruitage empilés

Analyse des images visuelles

  • Convolutionnel Neural Networks

Mieux comprendre la structure des données

  • Apprentissage semi-supervisé

Comprendre les données textuelles

  • Extraction de caractéristiques textuelles

Construire des modèles prédictifs très précis

  • Améliorer les résultats Machine Learning
  • Méthodes d'ensemble

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Python expérience en programmation
  • Une compréhension des principes de base de l'apprentissage automatique

Audience

  • Développeurs
  • Analystes
  • Data scientists
  21 heures

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Prix par participant

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