datamodeling
21 hours (usually 3 days including breaks)
Audience
강사가 진행하는이 강좌에서는 패턴 인식 및 기계 학습 분야에 대한 소개를 제공합니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝 및 생물 정보학 분야의 실용적인 응용 프로그램을 다루고 있습니다.
이 과정은 상호 작용이 가능하며 풍부한 실전 연습, 강사 피드백 및 습득 한 지식 및 기술 테스트가 포함됩니다.
Machine Translated
Introduction
Probability Theory, Model Selection, Decision and Information Theory
Probability Distributions
Linear Models for Regression and Classification
Neural Networks
Kernel Methods
Sparse Kernel Machines
Graphical Models
Mixture Models and EM
Approximate Inference
Sampling Methods
Continuous Latent Variables
Sequential Data
Combining Models
Summary and Conclusion
.png "aeronautical radio, incorporated (arinc)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
.jpg "european southern observatory (eso)")
We are looking to expand our presence in South Korea!
If you are interested in running a high-tech, high-quality training and consulting business.
Apply now!
