説明
機械学習の歴史から始めて、今日のニューラル ネットワークがさまざまなデータ サイエンスの問題で優れたパフォーマンスを発揮する理由について説明します。 次に、教師あり学習問題を設定し、勾配降下法を使用して適切な解決策を見つける方法について説明します。 これには、一般化を可能にするデータセットの作成が含まれます。 実験をサポートする反復可能な方法でそれを行う方法について話します。
コースの目的：
ディープラーニングが現在人気がある理由を特定する
損失関数とパフォーマンスメトリクスを使用してモデルを最適化および評価する
機械学習で発生する一般的な問題を軽減する
反復可能でスケーラブルなトレーニング、評価、テスト データセットを作成する
価格：無料で登録！
言語： 英語
字幕: フランス語、ポルトガル語（ブラジル）、ドイツ語、英語、スペイン語、日本語