딥 러닝 전문화 두 번째 과정에서는 딥 러닝 블랙박스를 열어 성과를 이끌어내고 체계적으로 좋은 결과를 만들어내는 과정을 이해하게 됩니다.
심층 신경망 개선: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Coréen
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
다양한 초기화 방법을 사용하여 살펴보고 실험하고 L2 정규화 및 드롭아웃을 적용하여 모델 과적합을 방지한 다음 기울기 검사를 적용하여 사기 탐지 모델의 오류를 식별합니다.
Inclus
15 vidéos4 lectures1 devoir3 devoirs de programmation2 éléments d'application
고급 최적화, 랜덤 미니배칭 및 학습률 감소 스케줄링을 추가하여 모델 속도를 높여 딥 러닝 도구 상자를 개발하십시오.
Inclus
11 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application
신경망을 빠르고 쉽게 구축한 다음 TensorFlow 데이터세트에서 신경망을 훈련할 수 있는 딥 러닝 프레임워크인 TensorFlow를 살펴보십시오.
Inclus
11 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application
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Felipe M.
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