高级机器学习与ENCOG - 第2部分 中文字幕

课程信息
英文名Advanced Machine Learning with ENCOG - Part 2
课程来源Pluralsight.com
讲师Abhishek Kumar
课程ID9001216
课程时长3.7小时
下载所需积分50
所属类别全部 机器学习

在多维数据集中查找模式一直是一项具有挑战性的任务,但自组织映射可以简化此过程,并可帮助您找到有趣的模式和推论

在本课程中,您不仅将学习自组织映射的基础知识,还将学习使用ENCOG机器学习框架在C#应用程序中的实现

在本课程中,您还将学习如何在模式召回和重建应用中使用Hopfield网络

本课程还将提供关于时间序列预测的真实世界案例研究,您将学习使用历史数据预测未来行为

该课程还涵盖机器学习的另一个非常重要的方面:优化

您将学习借助遗传算法解决优化问题

本课程学到的概念适用于任何其他语言框架的开发人员

嗨,这是Abhishek Kumar,欢迎来到ENCOG机器学习高级课程的第二部分。

您可以通过我的Twitter手柄或我偶尔博客的博客网站与我联系。

本课程是机器学习及其实施的一系列课程中的第三门课程。

在早期的课程中,我讨论了一般的机器学习及其在各个领域的应用。

机器学习使您能够解决各种任务,从而提出出色的解决方案。

无论谷歌是使用它来进行排名还是个性化搜索结果,或者Netflix正在使用它来根据活动向观众提供电影推荐,或者银行公司利用客户数据来定位潜在客户,我们周围的机器学习正在各地使用。

这些机器学习课程旨在为开发人员提供可以利用的工具,以便在自己的应用程序中探索机器学习的潜力。

在之前的课程中,我们不仅学习了机器学习的各种基本概念,而且还借助开源机器学习框架ENCOG从头开始构建了多个应用程序。

我们所使用的只是使用C#语言的.NET Framework中的ENCOG,但使用任何其他语言的开发人员也将从本课程中受益。

本课程将帮助您进一步加强对此主题的掌控。

我们还将构建几个有趣的应用程序,例如可视化未标记数据模式,时间序列预测,内存调用,使用遗传算法进行优化等等。

您将了解这些问题以及机器学习工具如何帮助解决这些问题。

此外,就像我之前关于ENCOG的课程一样,在本课程中我们也将采用以开发人员为中心的方法,因此我们将专注于基础概念及其实现,而不是深入研究代码数学方程式。

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