In diesem Kurs werden wir unser Wissen über grundlegende Modelle ausbauen und fortgeschrittene KI-Techniken erkunden. Wir beginnen mit einem tiefen Einblick in neuronale Netze und bauen unser Wissen von Grund auf auf, indem wir die Struktur und die Eigenschaften untersuchen. Dann werden wir einige einfache neuronale Netzwerkmodelle programmieren und lernen, wie man Überanpassung, Regularisierung und andere Tricks mit Hyperparametern vermeidet. Nach einem Projekt zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Herzerkrankung bei gegebenen Gesundheitsmerkmalen werden wir zu Random Forests übergehen. Wir werden die Unterschiede zwischen den beiden Techniken beschreiben und ihre unterschiedlichen Ursprünge im Detail erkunden. Abschließend werden wir ein Projekt zur Vorhersage der Ähnlichkeit von Gesundheitspatienten mithilfe von Random Forests abschließen.
Neuronale Netzwerke und Random Forests
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung
Dozenten: Rajvir Dua
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Zufälliger Wald
- Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
- Kategorie: maschinelles Lernen
- Kategorie: vorhersagen in der Wissenschaft
- Kategorie: identifizierung von Arten
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir uns mit neuronalen Netzwerken und deren Verwendung in Python beschäftigen. Wir beginnen damit, zu beschreiben, was ein neuronales Netzwerk ist und wie man ein solches konstruiert, indem man eine Reihe von linearen Modellen kombiniert. Dann sprechen wir über die Konvergenz von neuronalen Netzwerken in der Hoffnung, eine Verlustfunktion zu minimieren. Schließlich lernen wir, wie man ein neuronales Netzwerk in Python programmiert.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul werfen wir einen genaueren Blick auf neuronale Netze und die Überlegungen, die wir bei deren Verwendung anstellen sollten. Wir beginnen mit dem Hinzufügen von Schichten zu unserem 2-Schichten-Netzwerk und erkunden die verschiedenen Optionen und ihre Auswirkungen. Dann werden wir einige fortgeschrittenere Python-Bibliotheken für neuronale Netzwerke in TensorFlow und Keras erkunden. Schließlich diskutieren wir die Auswirkungen auf die Wissenschaft und die Anwendung der Modelle in diesem Bereich.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir unser Wissen über Zufallswälder und ihre Verwendung in der Wissenschaft vertiefen. Wir beginnen mit der Untersuchung von Entscheidungsbäumen und wie sie als isolierte Modelle funktionieren. Als Nächstes betrachten wir die Auswirkungen der Kombination von Entscheidungsbäumen zur Erstellung von Random Forests. Danach werden wir über die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Regression und Klassifizierung mit Zufallswäldern sprechen, bevor wir mit einem abschließenden Projekt zur Vorhersage von Arten anhand der Abstammung abschließen.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Abschlussprojekt werden wir eine Reihe von Modellen vergleichen, um dasjenige zu finden, das die Kelchblattbreite am besten vorhersagt.
Das ist alles enthalten
1 Programmieraufgabe
von
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