Machinaal leren
( 24 Modules )

module #1
Inleiding tot machine learning
Overzicht van machine learning, soorten machine learning en het belang van machine learning

module #2
Wiskundige grondslagen
Lineaire algebra, calculus, waarschijnlijkheid en statistiek

module #3
Gegevensvoorverwerking
Gegevens opschonen, kenmerkschaling, normalisatie en kenmerkselectie

module #4
Begeleid leren
Inleiding tot begeleid leren, regressie en classificatie

module #5
Lineaire regressie
Eenvoudige en meervoudige lineaire regressie, kostenfunctie en gradiëntafdaling

module #6
Logistieke regressie
Logistieke regressie, sigmoïde functie en kostenfunctie

module #7
Beslissingsbomen
Inleiding tot beslissingsbomen, entropie en informatieverwerving

module #8
Willekeurige bossen
Ensemble learning, willekeurige bossen en hyperparameter tuning

module #9
Support Vector Machines
Inleiding tot SVM's, kerneltruc en zachte marge-SVM's

module #10
Onbegeleid leren
Inleiding tot onbegeleid leren, clustering en dimensionaliteitsreductie

module #11
K-Means Clustering
K-means clusteringalgoritme, kostenfunctie en Lloyds-algoritme

module #12
Hiërarchische clustering
Hiërarchische clustering, agglomeratieve en verdelende clustering

module #13
Principal Component Analysis
Inleiding tot PCA, eigenwaarden en eigenvectoren

module #14
Deep Learning Fundamentals
Inleiding tot deep learning, neurale netwerken en perceptron

module #15
Convolutional Neural Networks
Inleiding tot CNN's, convolutionele lagen en poolinglagen

module #16
Recurrent Neural Netwerken
Inleiding tot RNN's, LSTM en GRU

module #17
Natuurlijke taalverwerking
Inleiding tot NLP, tekstvoorverwerking en woordinsluitingen

module #18
Modelevaluatie en -selectie
Metrieken voor evaluatie, overfitting en modelselectietechnieken

module #19
Hyperparameterafstemming
Inleiding tot hyperparameterafstemming, rasterzoekopdracht en willekeurige zoekopdracht

module #20
Modelimplementatie
Machine learning-modellen implementeren, modelserveren en overwegingen

module #21
Ethiek en eerlijkheid in machine learning
Vooringenomenheid en eerlijkheid in machine learning, ethiek en transparantie

module #22
Casestudies in machine learning
Toepassingen van machine learning in de echte wereld, casestudies en projecten

module #23
Geavanceerde onderwerpen in machine learning
Geavanceerde onderwerpen in machine learning, inclusief reinforcement learning en generatieve modellen

module #24
Cursus samenvatting en conclusie
Plannen van de volgende stappen in je carrière als Machine Learning-professional

Taalleerassistent
met spraakondersteuning

Hallo! Klaar om te beginnen? Laten we je microfoon testen.

ONLINE HULPMIDDELEN

OVER WIZAPE

ONLINE PORTAAL

Onze prioriteit is om een levendige community te cultiveren voordat we de release van een token overwegen. Door ons te richten op betrokkenheid en ondersteuning, kunnen we een solide basis creëren voor duurzame groei. Laten we dit samen bouwen!

We geven onze website een frisse, nieuwe look en feel! 🎉 Blijf op de hoogte terwijl we achter de schermen werken aan het verbeteren van uw ervaring.
Maak je klaar voor een vernieuwde site die strakker is en vol zit met nieuwe functies. Bedankt voor je geduld. Er komen geweldige dingen aan!

Auteursrecht 2024 @ WIZAPE.com
Alle rechten voorbehouden

CONTACT-ONS PRIVACYBELEID

Machinaal leren ( 24 Modules )

Taalleerassistentmet spraakondersteuning

Machinaal leren
( 24 Modules )

Taalleerassistent
met spraakondersteuning