Eğitim İçeriği

Neural Networks’e Giriş

  1. Neural Networks Nedir?
  2. Sinir ağlarının uygulanmasındaki mevcut durum nedir?
  3. Neural Networks ve regresyon modelleri
  4. Denetimli ve denetimsiz öğrenme

Kullanılabilir Paketlerin Genel Bakışı

  1. nnet, neuralnet ve diğerleri
  2. Paketler arasındaki farklılıklar ve bunların sınırlamaları
  3. Sinir ağlarını görselleştirme

Neural Networks Uygulaması

  • Nöron ve sinir ağları kavramı
  • Beynin basitleştirilmiş bir modeli
  • Nöron fırsatları
  • XOR problemi ve değerlerin dağılımının doğası
  • Sigmoidalin çok biçimli doğası
  • Diğer etkinleştirilmiş fonksiyonlar
  • Sinir ağlarının inşası
  • Nöron bağlantısı kavramı
  • Sinir ağı düğümleri olarak
  • Bir ağ oluşturma
  • Nöronlar
  • Katmanlar
  • Ölçekler
  • Girdi ve çıktı verileri
  • 0 ile 1 aralığı
  • Normalleştirme
  • Neural Networks Öğrenimi
  • Geri Yayılım
  • Yayılım adımları
  • Ağ eğitim algoritmaları
  • Uygulama aralığı
  • Tahmin
  • Yaklaşım olasılığı ile ilgili sorunlar
  • Örnekler
  • OCR ve görüntü desen tanıma
  • Diğer uygulamalar
  • Halka açık şirketlerin hisse senedi fiyatlarını tahmin eden bir sinir ağı modelleme işinin uygulanması

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

Programming herhangi bir programlama dilinde önerilir.

 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (3)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler