이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:
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ML workflow knowledge is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

배울 내용

  • Train and evaluate decision trees and random forests for regression and classification.

  • Train and evaluate support-vector machines (SVM) for regression and classification.

  • Train and evaluate multi-layer perceptron (ML) artificial neural networks (ANN) for regression and classification.

  • Train and evaluate convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN) for computer vision and natural language processing tasks.

귀하가 습득할 기술

Deep LearningArtificial Neural NetworkDecision TreeSupport Vector Machine (SVM)Machine Learning (ML) Algorithms
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제공자:

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CertNexus

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 5시간 필요

Build Decision Trees and Random Forests

완료하는 데 5시간 필요
16개 동영상 (총 64분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Build Support-Vector Machines (SVM)

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 35분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 29분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4

4

완료하는 데 6시간 필요

Build Convolutional and Recurrent Neural Networks (CNN/RNN)

완료하는 데 6시간 필요
11개 동영상 (총 66분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

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