Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes

提供方
Coursera Project Network
在此指导项目中,您将:

Entrenarás y optimizarás los Autoencoders

Procesarás los datos con Autoencoders para poder predecir eventos infrecuentes con modelos de clasificación básicos

Predecirás clases extremadamente infrecuentes utilizando solo los datos de la clase más frecuente

Clock2 horas
Intermediate中级
Cloud无需下载
Video分屏视频
Comment Dots西班牙语(Spanish)
Laptop仅限桌面

En muchos casos cuando queremos entrenar modelos de clasificación para predecir una clase minoritaria, no es fácil obtener datos de esta clase. En este curso aprenderás a entrenar modelos capaces de predecir estas clases minoritarias aún sin datos. Por ello, en este curso te enseñaremos a entrenar y utilizar Autoencoders para procesar los datos existentes y que las clases sean más fácilmente distinguibles. También te enseñaremos a utilizar los propios Autoencoders para predecir la clase minoritaria en eventos extremadamente infrecuentes o cuando no tenemos datos de esta clase.

您要培养的技能

  • Python Programming
  • Autoencoder
  • Deep Learning
  • keras

分步进行学习

在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中,您的授课教师将指导您完成每个步骤:

  1. Introducción a los Autoencoders

  2. Arquitectura de los Autoencoders

  3. Datos desbalanceados y Autoencoders

  4. Ejercicio práctico. Clasificación semi-supervisada con Autoencoders. Parte I

  5. Clasificación con Autoencoders y modelo de regresión logística

  6. Ejercicio práctico. Clasificación semi-supervisada con Autoencoders. Parte I

  7. Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes. Parte I

  8. Ejercicio práctico. Predicción de eventos extremadamente infrecuentes. Parte I

  9. Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes. Parte II

  10. Ejercicio práctico. Autoencoders para la clasificación de eventos extremadamente infrecuentes. Parte II

指导项目工作原理

您的工作空间就是浏览器中的云桌面,无需下载

在分屏视频中,您的授课教师会为您提供分步指导

常见问题

常见问题

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