Eğitim İçeriği

Neural Networks'e Giriş

  1. Neural Networks nedir?
  2. Sinir ağlarının kullanımındaki mevcut durum
  3. Neural Networks vs regresyon modelleri
  4. Gözetimli ve Gözetimsiz Öğrenme

Kullanılabilir paketlerin genel bakışı

  1. nnet, neuralnet ve diğerleri
  2. Paketler arasındaki farklar ve sınırlamalar
  3. Sinir ağlarının görselleştirilmesi

Neural Networks Uygulaması

  • Nöronlar ve sinir ağları kavramı
  • Beynin basitleştirilmiş modeli
  • Nöron fırsatları
  • XOR problemi ve değer dağılımının doğası
  • Sigmoide formun çok biçimlilik özelliği
  • Diğer aktive fonksiyonlar
  • Sinir ağlarının oluşturulması
  • Nöron bağlantıları kavramı
  • Nod olarak sinir ağları
  • Ağın oluşturulması
  • Nöronlar
  • Katmanlar
  • Ölçekler
  • Giriş ve çıkış verileri
  • 0 ile 1 arası
  • Normalizasyon
  • Neural Networks'yi öğrenme
  • Geri yayılım
  • Yayılım adımları
  • Ağ eğitim algoritmaları
  • Uygulama alanı
  • Tahminleme
  • Yakınlaştırma ile ilgili sorunlar
  • Örnekler
  • OCR ve görüntü örüntü tanımı
  • Diğer uygulamalar
  • Listelenmiş hisse senetleri fiyatlarını tahmin eden bir işi modelleyerek sinir ağı oluşturma

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

Programming herhangi bir programlama dilinde önerilen.

 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (3)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler