Udemy線上課程 動手做非監督式機器學習:使用TensorFlow 2.0 講師:博碩文化 DrMaster 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程動手做非監督式機器學習:使用TensorFlow2.0講師:博碩文化DrMaster影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)
內容說明:
在當今的企業環境中,機器學習可以說是變得越來越重要瞭。
它使用瞭監督式和非監督式的演算法,來解決各式各樣的商業問題。
在非監督式學習中,AI人工智慧系統嘗試根據數據之間的「相似性」和「差異性」,來對「未標記」和「未分類」的數據進行分類。
在這種情況下,和以「監督式學習」為基礎的功能相比,以模型為基礎的「非監督式學習方法」,其功能可以處理更複雜且更困難的問題。
在本課程中,我們將研究不同的非監督式學習方法,並使用TensorFlow平臺解決實際的問題。
此外,使用TensorFlow解決現實世界中的問題,這樣的範例亦更具有「啟發性」和「吸引力」,這將大大提升你的實踐技能。
在本課程結束時,你將在TensorFlow上使用非監督式學習的演算法,並獲得大量的「動手做」體驗;你將能夠建立自己的模型,來解決相關的真實世界學習問題。
註意事項:本影片採一節理論一節實作,在觀看實作之前,請先下載並開啟原始碼,稍作瀏覽並執行,然後才觀看影片的解說(影片隻會挑程式碼當中的重點來解說),最後再重頭看一遍程式碼,就能理解程式碼的實作原理。
教學特色:修正英文字幕中錯誤的語音辨識。
採取人工專業的翻譯。
譯者補充作者未能清楚說明之處。

課程內容:
01非監督式學習和TensorFlow2.0入門
001課程概述.mp4
002非監督式機器學習與其應用.mp4
003TensorFlow2.0概述.mp4
004環境設置.mp4
external-assets-links.txt

02集群
005什麼是分群法.mp4
006K-Means分群法.mp4
007使用TensorFlow2.0實作K-Means分群法.mp4
008階層式分群法(HierarchicalClustering).mp4
009使用Python實作階層式分群法.mp4
010t-SNE演算法.mp4
011使用Python實作t-SNE.mp4
012DBSCAN.mp4
013使用Python實作DBSCAN.mp4

03PCA(主成分分析,PrincipalComponentAnalysis)
014什麼是PCA(主成分分析)?.mp4
015使用TensorFlow2.0在鳶尾花資料集上實作PCA.mp4

04異常值檢測
016異常偵測(AnomalyDetection).mp4
017使用TensorFlow2.0實作異常偵測.mp4

05自動編碼器
018自動編碼器(Autoencoders)與其應用.mp4
019使用TensorFlow2.0在MNIST資料集上實作自動編碼器.mp4

06DBN(深度信念網絡,DeepBeliefNetworks)
020DBN(深度置信網路)與其應用.mp4
021實作DBN.mp4

07GAN(生成對抗網路,GenerativeAdversarialNetworks)
022GAN(生成對抗網路)與其應用.mp4
023使用TensorFlow2.0實作GAN.mp4
024GAN中的生成器(Generator).mp4
025GAN中的優化器(Optimizer).mp4

08自組織對映演算法
026自組織映射(SOM)與其應用.mp4
027在乳癌資料集上實作SOM.mp4



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