Python for Advanced Machine Learning 교육 과정

Course Code



21 hours (usually 3 days including breaks)


  • Python programming experience
  • An understanding of basic principles of machine learning


  • Developers
  • Analysts
  • Data scientists


강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 이미지, 음악, 텍스트 및 재무 데이터가 포함 된 일련의 데모 응용 프로그램을 작성하면서 파이썬에서 가장 관련성이 높고 첨단 인 기계 학습 기술을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 복잡한 문제를 해결하기위한 기계 학습 알고리즘 및 기술 구현 이미지, 음악, 텍스트 및 금융 데이터가 포함 된 응용 프로그램에 심층 학습 및 반 감독 학습을 적용합니다 Python 알고리즘을 최대 가능성으로 푸시하십시오 NumPy 및 Theano와 같은 라이브러리 및 패키지 사용 청중 개발자 애널리스트 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

Machine Translated

Course Outline


Describing the Structure of Unlabled Data

  • Unsupervised Machine Learning

Recognizing, Clustering and Generating Images, Video Sequences and Motion-capture Data

  • Deep Belief Networks (DBNs)

Reconstructing the Original Input Data from a Corrupted (Noisy) Version

  • Feature Selection and Extraction
  • Stacked Denoising Auto-encoders

Analyzing Visual Images

  • Convolutional Neural Networks

Gaining a Better Understanding of the Structure of Data

  • Semi-Supervised Learning

Understanding Text Data

  • Text Feature Extraction

Building Highly Accurate Predictive Models

  • Improving Machine Learning Results
  • Ensemble Methods

Summary and Conclusion

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