Course Outline

Machine Learning Algoritma dalam Julia

Konsep Dasar

  • Pembelajaran terawasi dan tidak terawasi
  • Cross validation dan pemilihan model
  • Tradeoff bias/varians

Regresi Linear & Logistik

(NaiveBayes & GLM)

  • Konsep dasar
  • Pengalokasian model regresi linear
  • Diganostik model
  • Naive Bayes
  • Pengalokasian model regresi logistik
  • Diganostik model
  • Metode pemilihan model

Jarak

  • Apa itu jarak?
  • Euclidean
  • Cityblock
  • Cosine
  • Korelasi
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Diviasi kuadrat rata-rata

Pengurangan Dimensi

  • Analisis Komponen Utama (PCA)
    • Linear PCA
    • Kernel PCA
    • Probabilistik PCA
    • Komponen Independen CA
  • Pengukuran Multidimensi

Metode Regresi yang Diubah

  • Konsep dasar regularisasi
  • Regresi ridge
  • Regresi lasso
  • Regresi komponen utama (PCR)

Klastering

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Klastering hierarkis
  • Alogaritma Klaster Markov
  • Klastering C-fuzzy

Model Pembelajaran Mesin Standar

(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM paket)

  • Konsep boosting gradien
  • Tetangga terdekat K (KNN)
  • Model pohon keputusan
  • Model hutan acak
  • XGboost
  • EvoTrees
  • Mesin vektor dukungan (SVM)

Jaringan Saraf Buatan

(Paket Flux)

  • Descent gradien stokastik & strategi
  • Multilayer perceptrons feed maju dan back propagation
  • Regularisasi
  • Jaringan saraf rekurens (RNN)
  • Jaringan saraf konvolusional (Convnets)
  • Otoenkoder
  • Hiperparameter

Requirements

Course ini ditujukan untuk orang yang sudah memiliki latar belakang dalam ilmu data dan statistik.

 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (2)

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories