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Course Outline
신경망 Neural Networks 소개
- Neural Networks란 무엇인가
- 현재 신경망 적용 현황
- Neural Networks와 회귀 모델 비교
- 지도 학습과 비지도 학습
사용 가능한 패키지 개요
- nnet, neuralnet 및 기타 패키지
- 패키지 간의 차이점과 제한 사항
- 신경망 시각화
신경망 Neural Networks 적용
- 뉴런과 신경망의 개념
- 뇌의 간소화된 모델
- 기회 뉴런
- XOR 문제와 값 분포의 특성
- 시그모이드 함수의 다형성
- 기타 활성화 함수
- 신경망 구축
- 뉴런 연결 개념
- 신경망 노드
- 신경망 구성
- 뉴런
- 층
- 척도
- 입력 및 출력 데이터
- 0에서 1까지의 범위
- 정규화
- 신경망 학습
- 역전파
- 전파 단계
- 신경망 학습 알고리즘
- 적용 범위
- 추정
- 근사화 가능성 문제
- 예시
- OCR 및 이미지 패턴 인식
- 기타 응용 프로그램
- 신경망 모델링 작업 구현을 통한 상장 주식 가격 예측
Requirements
Programming 권장되는 모든 프로그래밍 언어에서
14 Hours
회원 평가 (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Course - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Course - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.
