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Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python に戻る

Coursera Project Network による Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python の受講者のレビューおよびフィードバック

4.6
94件の評価

コースについて

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....

人気のレビュー

UI

2020年5月3日

Very practical and useful introductory course. Looking for the next courses :)

RR

2020年6月12日

I really enjoyed this course. Thank you very much for the valuable teaching.

フィルター:

Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python : 1 - 16 / 16 レビュー

by Abhishek P G

2020年6月15日

by Felix H

2020年6月30日

by Ulvi I

2020年5月4日

by Ramya G R

2020年6月13日

by Mayank S

2020年5月4日

by Oscar A C B

2020年6月12日

by chandrasekhar u

2020年5月6日

by Gangone R

2020年7月2日

by Doss D

2020年7月2日

by Sarangan R

2021年1月10日

by Joerg A

2020年5月19日

by M H

2020年9月17日

by Juan C V

2020年7月5日

by Sujeet B

2020年5月7日

by Jorge G

2021年2月25日

by Simon S R

2020年8月29日