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Artikelnummer: 118507996

Research Topics ML & DL + Bayesian Methods for Machine E-Learning Kurs

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Research Topics ML & DL + Bayesian Methods for Machine E-Learning Kurs

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Research Topics ML & DL + Bayesian Methods for Machine E-Learning Ausbildung

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Kursinhalt

Research Topics in ML and DL

Research Topics in Machine Learning and Deep Learning

Course: 42 Minutes

  • Course Overview
  • Prevent Neural Networks from Overfitting
  • Multi-Label Learning Algorithms
  • Deep Residual Learning for Image Recognition
  • Transferable Features in Deep Neural Networks
  • Large-Scale Video Classification
  • Common Objects in Context
  • Generative Adversarial Nets
  • Scalable Nearest Neighbor Algorithms
  • Face Alignment with Ensemble of Regression Trees
  • Learning Deep Features for Scene Recognition
  • Extreme Learning Machine (ELM)
  • Exercise: Recognize Research Topics in ML and DL

Bayesian Methods for Machine

Bayesian Methods: Bayesian Concepts & Core Components

Course: 1 Hour, 1 Minute

  • Course Overview
  • Bayesian Probability and Statistical Inference
  • Bayes' Theorem in Machine Learning
  • Frequentist and Subjective Probability
  • Probability Distribution
  • Ingredients of Bayesian Statistics
  • Bayesian Methods
  • Bayesian Concepts in ML Modeling
  • Prior Knowledge Distribution
  • Bayesian Analysis Approach
  • Exercise: Bayesian Statistics and Analysis

Bayesian Methods: Implementing Bayesian Model and Computation with PyMC

Course: 48 Minutes

  • Course Overview
  • Bayesian Learning
  • Bayesian Model Types
  • Probabilistic Programming
  • Modeling with PyMC
  • Bayesian Data Analysis Process
  • Bayesian Data Analysis with PyMC
  • Bayesian Computation Methods
  • Markov Chain Simulation
  • Implementing Markov Chain Simulation
  • Finding Posterior Modes
  • Exercise: Bayesian Modeling with PyMC

Bayesian Methods: Advanced Bayesian Computation Model

Course: 52 Minutes

  • Course Overview
  • Bayesian Model and Linear Regression
  • Hierarchical Linear Model
  • Probability Model
  • Building Probability Models
  • Non-Linear Model
  • Gaussian Process
  • Mixture Model
  • Dirichlet Process Model
  • Bayesian Modeling with PyMC
  • Exercise: Implement Bayesian models
Unterrichtsdauer 3:23 Stunde
Sprache Englisch
Online-Zugang 365 Tage
Teilnahmeurkunde Ja
Preisgekröntes Online-Training Ja

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