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deeplearning.ai による Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization の受講者のレビューおよびフィードバック

4.9
61,606件の評価

コースについて

In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically. By the end, you will learn the best practices to train and develop test sets and analyze bias/variance for building deep learning applications; be able to use standard neural network techniques such as initialization, L2 and dropout regularization, hyperparameter tuning, batch normalization, and gradient checking; implement and apply a variety of optimization algorithms, such as mini-batch gradient descent, Momentum, RMSprop and Adam, and check for their convergence; and implement a neural network in TensorFlow. The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI....

人気のレビュー

JS

2021年4月4日

Fantastic course and although it guides you through the course (and may feel less challenging to some) it provides all the building blocks for you to latter apply them to your own interesting project.

AB

2021年8月26日

Amazing course which focus on the theoretical part of parameters tuning, but it needs more explanation of Tensorflow, as I felt a little lost in the last project. Except that, it is an amazing course.

フィルター:

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization: 26 - 50 / 7,073 レビュー

by Vincent F

2018年1月23日

by Aditya B

2019年1月12日

by Mohanad A N

2019年2月25日

by Yashveer s Y

2018年6月2日

by Heshmat S

2017年12月26日

by Sebastian C

2018年12月31日

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2020年4月12日

by Svetlana L

2019年10月22日

by Robert K

2017年11月17日

by Ferenc F P

2018年3月8日

by Akanksha D

2017年12月31日

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2018年7月31日

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by 陈嵘

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by kiran g

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2020年6月12日

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2018年1月16日

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