動手做非監督式機器學習：使用TensorFlow 2.0 【影音課程】
博碩文化
- 開課單位: 博碩文化
- 開課日期: 2022-12-31
- 定價: $1,000
- 售價: 7.8 折 $780
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商品描述
課程詳情 << 課程 8 章節 27 單元 約 2 小時 30 分 >>
在當今的企業環境中，機器學習可以說是變得越來越重要了。它使用了監督式和非監督式的演算法，來解決各式各樣的商業問題。在非監督式學習中，AI人工智慧系統嘗試根據數據之間的「相似性」和「差異性」，來對「未標記」和「未分類」的數據進行分類。在這種情況下，和以「監督式學習」為基礎的功能相比，以模型為基礎的「非監督式學習方法」，其功能可以處理更複雜且更困難的問題。在本課程中，我們將研究不同的非監督式學習方法，並使用TensorFlow平台解決實際的問題。此外，使用TensorFlow解決現實世界中的問題，這樣的範例亦更具有「啟發性」和「吸引力」，這將大大提升你的實踐技能。
在本課程結束時，你將在TensorFlow上使用非監督式學習的演算法，並獲得大量的「動手做」體驗；你將能夠建立自己的模型，來解決相關的真實世界學習問題。
【注意事項】
本影片採一節理論一節實作，在觀看實作之前，請先下載並開啟原始碼，稍作瀏覽並執行，然後才觀看影片的解說（影片只會挑程式碼當中的重點來解說），最後再重頭看一遍程式碼，就能理解程式碼的實作原理。
【教學特色】
1. 修正英文字幕中錯誤的語音辨識。
2. 採取人工專業的翻譯。
3. 譯者補充作者未能清楚說明之處。
- 課程概述（預覽）(02 : 42)
- 非監督式機器學習與其應用 (04 : 48)
- TensorFlow 2.0概述 (02 : 15)
- 環境設置 (03 : 10)
- 什麼是分群法 (03 : 20)
- K-Means分群法 (03 : 43)
- 使用TensorFlow 2.0實作K-Means分群法 (05 : 58)
- 階層式分群法（Hierarchical Clustering）(04 : 41)
- 使用Python實作階層式分群法 (04 : 12)
- t-SNE演算法 (03 : 40)
- 使用Python實作t-SNE (04 : 11)
- DBSCAN (02 : 35)
- 使用Python實作DBSCAN (05 : 44)
- 什麼是PCA（主成分分析）？(04 : 47)
- 使用TensorFlow 2.0在鳶尾花資料集上實作PCA (03 : 45)
- 異常偵測（Anomaly Detection） (07 : 49)
- 使用TensorFlow 2.0實作異常偵測 (09 : 30)
- 自動編碼器（Autoencoders）與其應用 (08 : 49)
- 使用TensorFlow 2.0在MNIST資料集上實作自動編碼器 (09 : 48)
- DBN（深度置信網路）與其應用 (10 : 30)
- 實作DBN (04 : 25)
- GAN（生成對抗網路）與其應用 (05 : 11)
- 使用TensorFlow 2.0實作GAN (06 : 55)
- GAN中的生成器（Generator）(08 : 53)
- GAN中的優化器（Optimizer）(03 : 39)
- 自組織映射（SOM）與其應用 (06 : 59)
- 在乳癌資料集上實作SOM (08 : 12)
