Im zweiten Kurs der Deep Learning Specializations werden Sie die Blackbox des Deep Learning öffnen, um die Prozesse zu verstehen, die die Leistung vorantreiben und systematisch gute Ergebnisse erzeugen.
Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung
Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning
Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
583.725 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9
(63,219 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 23 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: hyperparameter-Abstimmung
- Kategorie: Mathematische Optimierung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning
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- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Entdecken und experimentieren Sie mit einer Vielzahl verschiedener Initialisierungsmethoden, wenden Sie L2-Regularisierung und Dropout an, um eine Überanpassung des Modells zu vermeiden, und wenden Sie dann die Gradientenprüfung an, um Fehler in einem Betrugserkennungsmodell zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
15 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Entwickeln Sie Ihre Deep Learning-Toolbox weiter, indem Sie fortschrittlichere Optimierungen, zufälliges Minibatching und das Scheduling der Lernratenabnahme hinzufügen, um Ihre Modelle zu beschleunigen.
Das ist alles enthalten
11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Lernen Sie TensorFlow kennen, ein Deep-Learning-Framework, mit dem Sie schnell und einfach neuronale Netzwerke erstellen und dann ein neuronales Netzwerk auf einem TensorFlow-Datensatz trainieren können.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Coursera Project Network
Imperial College London
Johns Hopkins University
Alberta Machine Intelligence Institute
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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YL
4
Geprüft am 20. Feb. 2018
very useful course, especially the last tensorflow assignment. the only reason i gave 4 stars is due to the lack of practice on batchnorm, which i believe is one of the most usefule techniques lately.
NA
5
Geprüft am 13. Jan. 2020
After completion of this course I know which values to look at if my ML model is not performing up to the task. It is a detailed but not too complicated course to understand the parameters used by ML.
XG
5
Geprüft am 30. Okt. 2017
Thank you Andrew!! I know start to use Tensorflow, however, this tool is not well for a research goal. Maybe, pytorch could be considered in the future!! And let us know how to use pytorch in Windows.
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