Elementi essenziali di machine learning e algoritmo di backpropagation

Ti stai chiedendo cosa può fare un sistema di machine learning? Chatbot, testo predittivo, app per la traduzione linguistica, i consigli di Netflix e i feed dei social media sono tutti prodotti di apprendimento automatico. Il corso illustrerà i componenti delle reti neurali artificiali con i passaggi per eseguire l'algoritmo di apprendimento perceptron e ti farà conoscere gli elementi di un perceptron, come bias, pesi e funzioni di attivazione.

Il corso spiega quindi la funzione di attivazione sigmoidale e la retropropagazione nelle reti neurali multistrato. Illustriamo le condizioni terminali per le reti multistrato e vi mostriamo come calcolare i pesi per i nodi nascosti. Discutiamo come funziona la backpropagation e come aggiornare i pesi nella backpropagation. Identifichiamo le tecniche per costruire i diversi tipi di reti neurali e i metodi per l'apprendimento non supervisionato. Copriamo il clustering con approcci come il clustering partizionale prima di spiegare la somiglianza e la dissomiglianza

Infine, il corso analizzerà l'algoritmo di clustering K-means per risolvere i problemi di clustering. Mostriamo esempi di apprendimento basato sulle istanze e descriviamo l'apprendimento K-Nearest Neighbor, l'apprendimento mediante ragionamento analogico, il rinforzo e l'apprendimento evolutivo. Descriviamo l'applicazione e le sfide dell'apprendimento automatico. Sapevi che la tecnologia automobilistica a guida autonoma dipende dall'apprendimento automatico? Questo affascinante corso online gratuito migliorerà la tua comprensione delle materie e darà il via alla tua carriera. Perché aspettare? Inizia a imparare oggi!