Uczenie maszynowe i sztuczne sieci neuronowe: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
m
Linia 1: Linia 1:
 
[[Category:Przedmioty specjalizacyjne]]
 
[[Category:Przedmioty specjalizacyjne]]
−
Wyniki egzaminu z części teoretycznej: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzujH7LDf2eo5uUb6fvwn2CjFdW4dYEKGsYwHSc60zQ/edit?usp=sharing
 
  
 
Przejście do: [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe_cw|Ćwiczeń]]
 
Przejście do: [[Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe_cw|Ćwiczeń]]

Wersja z 08:46, 27 lut 2017


Przejście do: Ćwiczeń

Wykłady

  1. Wstęp, regresja liniowa i metoda najmniejszych kwadratów
  2. Klasyfikacja i regresja logistyczna
  3. Ocena jakości klasyfikacji
  4. Algorytmy generatywne
  5. Maszyny wektorów wspierających I
  6. Maszyny wektorów wspierających II
  7. Drzewa decyzyjne
  8. Uczenie bez nadzoru
  9. Wstęp o sieciach neuronowych, sieci neuronowe liniowe
  10. Perceptron Rosenblatta
  11. Nieliniowości różniczkowalne i metoda wstecznej propagacji błędu
  12. Wsteczna propagacja błędu: jak poprawić zbieżność?
  13. Zagadnienia do powtórki


Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Uczenie_maszynowe_i_sztuczne_sieci_neuronowe&oldid=6468”