[爆卦]深度學習模型評估是什麼?優點缺點精華區懶人包

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    2021-08-10 18:02:08
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    🔥 NT330 特價中

    課程已於 2021 年 8 月更新

    學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !

    本課程的主題包括 :

    資料探索與視覺化
    神經網路和深度學習
    模型評估與分析
    Python 3
    Tensorflow 2.0
    Numpy
    Scikit-Learn
    資料科學與機器學習專案和工作流程
    在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
    轉移學習( Transfer Learning )
    影像辨識和分類
    訓練/測試並交叉驗證
    監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
    決策樹和隨機森林
    整體學習( Ensemble Learning )
    調整超參數( Hyperparameter Tuning )
    採用 Pandas 資料框解決複雜任務
    採用 Pandas 處理 CSV 檔
    採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
    使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
    如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
    如何為你的分析清理並準備你的資料
    K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
    支援向量機( Vector Machines )
    迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
    如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
    如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
    配合 Google Colab 採用 GPUs

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