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वर्चुअल कोर्स "डीप लर्निंग का परिचय - वर्चुअल कोर्स - कौरसेरा", विभिन्न सामग्रियों वाला एक कोर्स है और यह लगभग की वीडियो कक्षाएं प्रदान करता है। 34 घंटे पूरे करने हैं। कौरसेरा ई-लर्निंग प्लेटफॉर्म पर विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए इसकी आवश्यक विशेषताओं का अन्वेषण करें, और नारंगी बटन पर क्लिक करें
इस पाठ्यक्रम का लक्ष्य छात्रों को आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क और कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा समझ में उनके अनुप्रयोगों की बुनियादी समझ प्रदान करना है।
पाठ्यक्रम रैखिक मॉडल के अवलोकन और स्टोकेस्टिक अनुकूलन विधियों की चर्चा के साथ शुरू होता है जो गहरे तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण हैं।
छात्र तंत्रिका नेटवर्क के सभी लोकप्रिय बिल्डिंग ब्लॉक्स का अध्ययन करेंगे, जिसमें पूरी तरह से जुड़े, दृढ़ और आवर्तक परतें शामिल हैं।
छात्र इन बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग TensorFlow और Keras फ्रेमवर्क में जटिल आधुनिक आर्किटेक्चर को परिभाषित करने के लिए करेंगे।
पाठ्यक्रम परियोजना में, छात्र छवि कैप्शन कार्य के लिए एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को लागू करेगा जो एक इनपुट छवि के लिए एक पाठ विवरण देने की समस्या को हल करता है।
इस पाठ्यक्रम के लिए आवश्यक शर्तें हैं: 1) पायथन का बुनियादी ज्ञान।
2) मूल रैखिक बीजगणित और प्रायिकता।
कृपया ध्यान दें कि यह एक उन्नत पाठ्यक्रम है और हम मशीन लर्निंग के बुनियादी ज्ञान को मानते हैं।
आपको समझना चाहिए: 1) रैखिक प्रतिगमन: मूल माध्य वर्ग त्रुटि, विश्लेषणात्मक समाधान।
2) लॉजिस्टिक रिग्रेशन: मॉडल, क्रॉस-एन्ट्रॉपी लॉस, क्लास प्रायिकता अनुमान।
3) रैखिक मॉडल के लिए ढाल वंश।
एमएसई डेरिवेटिव और क्रॉस एन्ट्रॉपी लॉस फंक्शन।
4) ओवरफिटिंग की समस्या।
5) रैखिक मॉडल के लिए नियमितीकरण।
क्या आपको तकनीकी समस्या है? हमें लिखें: 5) रैखिक मॉडल के लिए नियमितीकरण।
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क्या आपको तकनीकी समस्याएँ हैं? हमें लिखें: कौरसेरा@एचएसई।
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एचएसई विश्वविद्यालय
नमस्ते मैं आपको कैसे मदद कर सकता हुँ? क्या आप किसी पाठ्यक्रम में रुचि रखते हैं? किस विषय के बारे में?
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