Algoritmo de aprendizaje de máquina y Algoritmo de Propagación

¿Se ha estado preguntando qué puede hacer un sistema de aprendizaje automático? Chatbots, texto predictivo, aplicaciones para la traducción de idiomas, las recomendaciones de Netflix, y las redes sociales son todos productos de aprendizaje automático. El curso ilustrará los componentes de las redes neuronales artificiales con los pasos para realizar el algoritmo de aprendizaje perceptrón y le absolverá con los elementos de un perceptrón, como sesgo, pesos y funciones de activación. Explicamos cómo los perceptrones resuelven los problemas separables linealmente.

El curso explica la función de activación sigmoidal y la retropropagación en redes neuronales multicapa. Ponemos las condiciones de terminación para redes multicapa y le mostramos cómo calcular pesos para nodos ocultos. Discutimos cómo funciona la retropropagación y cómo actualizar los pesos en la retropropagación. Identificamos las técnicas para construir los diferentes tipos de redes neuronales y los métodos para el aprendizaje no supervisado. Cubrimos la agrupación en clúster con enfoques como la agrupación en clúster antes de explicar la similitud y la similitud.

Por último, el curso analizará el algoritmo de agrupación en clúster de K-means para resolver problemas de agrupación en clúster. Mostramos ejemplos de aprendizaje basado en la instancia y describimos el aprendizaje del Neighbor K-Nearest, aprendiendo mediante el razonamiento analógico, el refuerzo y el aprendizaje evolutivo. Esbozamos la aplicación y los desafíos del aprendizaje automático. ¿Sabías que la autoconducción de la tecnología del automóvil es dependiente del aprendizaje automático? Este fascinante curso gratuito en línea mejorará su comprensión de los temas y dará inicio a su carrera. ¿Por qué esperar? Empiece a aprender hoy mismo!