Course Code

encogadv

Duration

14 hours (usually 2 days including breaks)

Requirements

Java or .Net programming experience
An understanding of machine learning concepts

Overview

Encog는 Java 및Net 용 오픈 소스 시스템 학습 프레임 워크입니다 강사가 진행되는이 실습에서는 참가자가 정확한 신경망 예측 모델을 구축하기위한 고급 기계 학습 기술을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 언더 피팅과 오버 피팅을 해결하기 위해 다양한 신경 네트워크 최적화 기술 구현 다수의 신경망 아키텍처를 이해하고 선택할 수 있습니다 감독 된 피드 포워드 및 피드백 네트워크 구현 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

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Course Outline

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회원 평가

★★★★★

나중에 사용하는 심판 재료는 매우 좋았습니다.

PAUL BEALES- Seagate Technology.

Course:Applied Machine Learning

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교육에 대해 가장 좋아하는 점은 무엇입니까? : 실제 상황을위한 기계 학습 시스템을 구축하기 위해 R을 사용하여 우수 사례를 받았습니다. 나는 이것을 일터에서 바로 사용할 수있다. 이것은 훌륭한 과정이었습니다. 내가 가진 최고 중 하나.

Matthew Thomas - British Telecom

Course:Applied Machine Learning

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그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.

Jonathan Blease

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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트레이너는 매우 지식이 많았고 내가 관심이있는 영역을 포함했습니다.

Mohamed Salama

Course:Data Mining & Machine Learning with R

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엑서사이즈

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

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실험실 연습

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

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교육 자료가있는 주피터 (Jupyter) 노트북 양식

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

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많은 연습 문제와 흥미로운 주제가있었습니다.

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

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트레이너가 깊이 분석 한 몇 가지 훌륭한 실험실 연습 (예 : 선형 회귀의 공변량, 실제 함수와 일치)

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

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연습을 포함한 모든 자료가 동일한 페이지에 있고 그 다음 즉시 업데이트됩니다. 해결책은 결국 밝혀졌습니다. 시원한! 또한 크 르지 스 토프 (Krzysztof)가 우리의 문제를 이해하기 위해 많은 노력을 기울 였고 가능한 기술을 제안했음을 감사드립니다.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

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사전 준비된 스크립트로 많은 방법을 보여줍니다. 매우 정교하게 준비된 자료 및 역 추적하기 쉽습니다.

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course:Machine Learning – Data science

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그 훈련은 예제와 코딩에 초점을 맞추 었습니다. 3 일간의 교육에 많은 콘텐츠를 담을 수는 없다고 생각했지만 잘못되었습니다. 교육은 많은 주제를 다루었으며 모든 것이 매우 세부적인 방식으로 수행되었습니다 (특히 모델 매개 변수 튜닝 - 시간이있을 것으로 기대하지 않았고 매우 놀랐습니다).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course:Machine Learning – Data science

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교대 이론 / 연습 효과적!

CIRAD

Course:Introduction to Machine Learning with MATLAB

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프로그레시브 프리젠 테이션 및 방법 적용

Aurélien Briffaz - CIRAD

Course:Introduction to Machine Learning with MATLAB

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가용성 및 적응성, 질문에 대한 답변