Machine Learning Essentials e Backpropagation Algoritmo

Vi state chiedendo cosa può fare un sistema di machine learning? Chatbot, testo predittivo, app per la traduzione linguistica, le raccomandazioni di Netflix e i feed dei social media sono tutti prodotti di machine learning. Il corso illustrerà i componenti delle reti neurali artificiali con le fasi per l'esecuzione dell'algoritmo di apprendimento della percezione e l'assolvimento con gli elementi di un percettore, come bias, pesi e funzioni di attivazione. Spieghiamo come i percettori risolvi i problemi separabili linearmente.

Il corso spiega poi la funzione di attivazione sigmoidale e la retropropagazione nelle reti neurali multistrato. Deponiamo le condizioni di terminazione per le reti multistrato e vi mostriamo come calcolare i pesi per i nodi nascosti. Si discute di come funziona la retropropagazione e di come aggiornare i pesi nella retropropagazione. Identifichiamo le tecniche per costruire i diversi tipi di reti neurali e i metodi per l'apprendimento non supervisore. Copriamo il clustering con approcci come il clustering partenozionale prima di spiegare somiglianza e dissimilarità.

Infine, il corso analizzerà l'algoritmo di clustering K per risolvere i problemi di clustering. Mostriamo esempi di apprendimento basato sull'istanza e descrivono l'apprendimento K-Nearest Vicino, imparando per analogia, il rinforzo e l'apprendimento evolutivo. Delineiamo l'applicazione e le sfide dell'apprendimento automatico. Lo sapevi che la tecnologia automobilistica self-driving dipende dal machine learning? Questo affascinante corso gratuito online migliorerà la vostra comprensione dei soggetti e salterà la vostra carriera. Perché aspettare? Inizia l'apprendimento oggi!