Schulungsübersicht
Einführung
Wahrscheinlichkeitstheorie, Modellauswahl, Entscheidungs- und Informationstheorie
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Lineare Modelle für Regression und Klassifizierung
Neural Networks
Kernel-Methoden
Sparse-Kernel-Maschinen
Grafische Modelle
Mischungsmodelle und EM
Ungefähre Schlussfolgerung
Probenahmemethoden
Kontinuierliche latente Variablen
Sequentielle Daten
Kombinieren von Modellen
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Verständnis der Statistik.
- Vertrautheit mit multivariater Kalkulation und grundlegender linearer Algebra.
- Eine gewisse Erfahrung mit Wahrscheinlichkeiten.
Publikum
- Datenanalysten
- PhD-Studenten, Forscher und Praktiker
Erfahrungsberichte (4)
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Kurs - Neural Network in R
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.
Léo Dubus
Kurs - Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Kurs - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.