このコースについて

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初級レベル

We recommend completing Supervised Learning: Regression and Classification - course 1 of the Machine Learning Specialization.

約33時間で修了
英語

学習内容

  • Build and train a neural network with TensorFlow to perform multi-class classification

  • Apply best practices for machine learning development so that your models generalize to data and tasks in the real world

  • Build and use decision trees and tree ensemble methods, including random forests and boosted trees

習得するスキル

  • Artificial Neural Network
  • Xgboost
  • Tensorflow
  • Tree Ensembles
  • Advice for Model Development
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提供:

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deeplearning.ai

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スタンフォード大学(Stanford University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up98%(12,418 件の評価)
1
1
7時間で修了

Neural Networks

7時間で修了
17件のビデオ (合計140分)
2
2
11時間で修了

Neural network training

11時間で修了
15件のビデオ (合計140分)
3
3
8時間で修了

Advice for applying machine learning

8時間で修了
17件のビデオ (合計174分)
4
4
7時間で修了

Decision trees

7時間で修了
13件のビデオ (合計97分), 1 学習用教材, 4 個のテスト

レビュー

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