Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python

4.6

94件の評価

提供:

3,443人がすでに登録済みです

このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。
60 minutes
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

In this 1-hour long project, you will learn how to generate your own high-dimensional dummy dataset. You will then learn how to preprocess it effectively before training a baseline PCA model. You will learn the theory behind the autoencoder, and how to train one in scikit-learn. You will also learn how to extract the encoder portion of it to reduce dimensionality of your input data. In the course of this project, you will also be exposed to some basic clustering strength metrics. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Dimensionality Reduction

  • Artificial Neural Network

  • Machine Learning

  • clustering

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

講師

レビュー

DIMENSIONALITY REDUCTION USING AN AUTOENCODER IN PYTHON からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

よくある質問