Resumen
En este curso, profundizarás en temas avanzados relacionados con el aprendizaje automático, centrándote en mejorar la precisión de los modelos predictivos de redes neuronales. Explora los diferentes tipos de redes neuronales y sus implementaciones utilizando el framework de aprendizaje automático de código abierto ENCOG.
¿Te preocupa la precisión de predicción del modelo de tu red neuronal? ¿No estás seguro de cómo seleccionar el modelo de red neuronal adecuado para tus problemas de aprendizaje automático? Este curso avanzado se basa en los conceptos fundamentales introducidos en el curso "Introducción al Aprendizaje Automático con ENCOG 3", guiándote a través de implementaciones más complejas en el aprendizaje automático.
En este curso integral, aprende sobre diversas técnicas de optimización para abordar problemas de subajuste y sobreajuste, creando así modelos predictivos más precisos. Obtén información sobre las diversas arquitecturas de redes neuronales y comprende el razonamiento detrás de sus diseños.
El enfoque principal será la implementación de varias redes de retroalimentación y redes feed-forward supervisadas. A lo largo del curso, utilizaremos el framework de código abierto ENCOG para demostrar estos conceptos, aunque los principios cubiertos son aplicables en otros frameworks y escenarios de desarrollo personalizado.
Proveedor: Pluralsight
Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Redes Neuronales, Cursos de Aprendizaje Supervisado
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