该系列讲座将演示 Wolfram 语言中的自动机器学习功能和机器学习概念。从监督学习的概念和三种关键技术入手:分类、预测和序列预测。了解如何使用各种类型的数据,从预定义方法中进行选择并解释结果。将讨论与数据集有关的常见问题及其解决方法。以及讨论无监督机器学习任务的概念,例如特征提取、编码和降维。文本和图像分类示例用于说明这些方法。接下来,讲述 Wolfram 语言中集成的神经网络框架的概述。最后,学习如何通过 API 和 Web 表单部署开发的模型,以供外部程序和个人使用。
注册一次便可参加所有5次讲座。
第一节(3/8):
机器学习:概述
监督学习:分类
第二节(3/9)
监督学习:预测
监督学习:序列预测
机器学习:高级问题
第三节(3/10)
无监督学习:特征提取和聚类
第四节(3/11)
究竟什么是神经网络
第五节(3/12)
部署
注册链接:
https://wolfram.zoom.us/webinar/register/1416137610251/WN_as_0yUzuSsSiQA-_5Rnq1g
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