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Course Outline
Neural Networks 소개
- Neural Networks이란 무엇인가요?
- 신경망 적용 현황은 어떤가요?
- Neural Networks 회귀 모델 비교
- 감독 및 비지도 학습
사용 가능한 패키지 개요
- nnet, 뉴럴넷 등
- 패키지와 itls 제한 사항의 차이점
- 신경망 시각화
적용 중 Neural Networks
- 뉴런과 신경망의 개념
- 단순화된 뇌 모델
- 기회 뉴런
- XOR 문제와 값 분포의 성격
- S자형의 다형성 특성
- 기타 기능 활성화
- 신경망 구축
- 뉴런 연결의 개념
- 노드로서의 신경망
- 네트워크 구축
- 뉴런
- 레이어
- 저울
- 입력 및 출력 데이터
- 범위 0~1
- 표준화
- 학습중 Neural Networks
- 역방향 전파
- 단계 전파
- 네트워크 훈련 알고리즘
- 적용 범위
- 견적
- 에 의한 근사 가능성에 대한 문제
- 예
- OCR 및 이미지 패턴 인식
- 기타 애플리케이션
- 상장기업의 주가를 예측하는 신경망 모델링 작업 구현
Requirements
모든 프로그래밍 언어로 프로그래밍하는 것이 좋습니다.
14 Hours
회원 평가 (3)
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
new insights in deep machine learning
