Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes

提供方
Coursera Project Network
在此指導項目中,您將:

Entrenarás y optimizarás los Autoencoders

Procesarás los datos con Autoencoders para poder predecir eventos infrecuentes con modelos de clasificación básicos

Predecirás clases extremadamente infrecuentes utilizando solo los datos de la clase más frecuente

Clock2 horas
Intermediate中級
Cloud無需下載
Video分屏視頻
Comment Dots西班牙語(Spanish)
Laptop僅限桌面

En muchos casos cuando queremos entrenar modelos de clasificación para predecir una clase minoritaria, no es fácil obtener datos de esta clase. En este curso aprenderás a entrenar modelos capaces de predecir estas clases minoritarias aún sin datos. Por ello, en este curso te enseñaremos a entrenar y utilizar Autoencoders para procesar los datos existentes y que las clases sean más fácilmente distinguibles. También te enseñaremos a utilizar los propios Autoencoders para predecir la clase minoritaria en eventos extremadamente infrecuentes o cuando no tenemos datos de esta clase.

您要培養的技能

  • Python Programming
  • Autoencoder
  • Deep Learning
  • keras

分步進行學習

在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中,您的授課教師將指導您完成每個步驟:

  1. Introducción a los Autoencoders

  2. Arquitectura de los Autoencoders

  3. Datos desbalanceados y Autoencoders

  4. Ejercicio práctico. Clasificación semi-supervisada con Autoencoders. Parte I

  5. Clasificación con Autoencoders y modelo de regresión logística

  6. Ejercicio práctico. Clasificación semi-supervisada con Autoencoders. Parte I

  7. Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes. Parte I

  8. Ejercicio práctico. Predicción de eventos extremadamente infrecuentes. Parte I

  9. Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes. Parte II

  10. Ejercicio práctico. Autoencoders para la clasificación de eventos extremadamente infrecuentes. Parte II

指導項目工作原理

您的工作空間就是瀏覽器中的雲桌面,無需下載

在分屏視頻中,您的授課教師會為您提供分步指導

常見問題

常見問題

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