Course Code

encogintro

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 교육 과정에서 참가자는 ENCOG를 사용하여 다양한 신경 네트워크 구성 요소를 만드는 방법을 배웁니다 Realworld 사례 연구가 논의되고 이러한 문제에 대한 기계 언어 기반 솔루션이 탐구 될 것입니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 정규화 과정을 사용하여 신경망 데이터 준비 피드 포워드 네트워크 및 전파 교육 방법론 구현 분류 및 회귀 작업 구현 Encog의 GUI 기반 작업대를 사용하여 신경 네트워크 모델링 및 교육 현실 세계 응용 프로그램에 신경망 지원 통합 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

Machine Translated

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