動手做非監督式機器學習:使用TensorFlow 2.0 【影音課程】

博碩文化

  • 開課單位: 博碩文化
  • 開課日期: 2022-12-31
  • 定價: $1,000
  • 售價: 7.8$780
  • 已過版

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商品描述

課程詳情  << 課程 8 章節 27 單元 約 2 小時 30 分 >>

在當今的企業環境中,機器學習可以說是變得越來越重要了。它使用了監督式和非監督式的演算法,來解決各式各樣的商業問題。在非監督式學習中,AI人工智慧系統嘗試根據數據之間的「相似性」和「差異性」,來對「未標記」和「未分類」的數據進行分類。在這種情況下,和以「監督式學習」為基礎的功能相比,以模型為基礎的「非監督式學習方法」,其功能可以處理更複雜且更困難的問題。在本課程中,我們將研究不同的非監督式學習方法,並使用TensorFlow平台解決實際的問題。此外,使用TensorFlow解決現實世界中的問題,這樣的範例亦更具有「啟發性」和「吸引力」,這將大大提升你的實踐技能。

在本課程結束時,你將在TensorFlow上使用非監督式學習的演算法,並獲得大量的「動手做」體驗;你將能夠建立自己的模型,來解決相關的真實世界學習問題。

【注意事項】
本影片採一節理論一節實作,在觀看實作之前,請先下載並開啟原始碼,稍作瀏覽並執行,然後才觀看影片的解說(影片只會挑程式碼當中的重點來解說),最後再重頭看一遍程式碼,就能理解程式碼的實作原理。

【教學特色】
1. 修正英文字幕中錯誤的語音辨識。
2. 採取人工專業的翻譯。
3. 譯者補充作者未能清楚說明之處。

 

  • 課程概述(預覽)(02 : 42)
  • 非監督式機器學習與其應用  (04 : 48)
  • TensorFlow 2.0概述  (02 : 15)
  • 環境設置  (03 : 10)

  • 什麼是分群法 (03 : 20)
  • K-Means分群法 (03 : 43)
  • 使用TensorFlow 2.0實作K-Means分群法 (05 : 58)
  • 階層式分群法(Hierarchical Clustering)(04 : 41)
  • 使用Python實作階層式分群法 (04 : 12)
  • t-SNE演算法 (03 : 40)
  • 使用Python實作t-SNE (04 : 11)
  • DBSCAN (02 : 35)
  • 使用Python實作DBSCAN (05 : 44)

  • 什麼是PCA(主成分分析)?(04 : 47)
  • 使用TensorFlow 2.0在鳶尾花資料集上實作PCA (03 : 45)

  • 異常偵測(Anomaly Detection) (07 : 49)
  • 使用TensorFlow 2.0實作異常偵測 (09 : 30)

  • 自動編碼器(Autoencoders)與其應用  (08 : 49)
  • 使用TensorFlow 2.0在MNIST資料集上實作自動編碼器 (09 : 48)

  • DBN(深度置信網路)與其應用  (10 : 30)
  • 實作DBN (04 : 25)

  • GAN(生成對抗網路)與其應用  (05 : 11)
  • 使用TensorFlow 2.0實作GAN  (06 : 55)
  • GAN中的生成器(Generator)(08 : 53)
  • GAN中的優化器(Optimizer)(03 : 39)

  • 自組織映射(SOM)與其應用  (06 : 59)
  • 在乳癌資料集上實作SOM  (08 : 12)