Fundamentos do aprendizado de máquina e algoritmo de retropropagação

Você está se perguntando o que um sistema de aprendizado de máquina pode fazer? Chatbots, texto preditivo, aplicativos para tradução de idiomas, recomendações da Netflix e feeds de mídia social são todos produtos de aprendizado de máquina. O curso ilustrará os componentes das redes neurais artificiais com as etapas para executar o algoritmo de aprendizado do perceptron e familiarizará você com os elementos de um perceptron, como viés, pesos e funções de ativação. Explicamos como os perceptrons resolvem problemas linearmente separáveis

O curso então explica a função de ativação sigmoidal e a retropropagação em redes neurais multicamadas. Estabelecemos as condições de terminação para redes multicamadas e mostramos como calcular pesos para nós ocultos. Discutimos como a retropropagação funciona e como atualizar os pesos na retropropagação. Identificamos as técnicas para construir os diferentes tipos de redes neurais e os métodos de aprendizado não supervisionado. Abordamos o agrupamento com abordagens como o agrupamento particional antes de explicar a semelhança e a

Finalmente, o curso analisará o algoritmo de agrupamento K-means para resolver problemas de agrupamento. Mostramos exemplos de aprendizado baseado em instâncias e descrevemos o aprendizado do K-Nearest Neighbor, o aprendizado por raciocínio analógico, reforço e aprendizado evolutivo. Descrevemos a aplicação e os desafios do aprendizado de máquina. Você sabia que a tecnologia de automóveis autônomos depende do aprendizado de máquina? Este fascinante curso on-line gratuito aprimorará sua compreensão dos assuntos e impulsionará sua carreira. Por que esperar? Comece a aprender hoje mesmo!