Об этом курсе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Python programming experience and a basic understanding of neural networks is recommended.

Прибл. 4 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 2 hours...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Develop an understanding on how to avoid over-fitting with weight regularization and dropout regularization.

  • Check

    Be able to apply both weight regularization and dropout regularization in Keras with TensorFlow backend.

Приобретаемые навыки

Data ScienceDeep LearningMachine LearningTensorflowkeras

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Python programming experience and a basic understanding of neural networks is recommended.

Прибл. 4 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 2 hours...

Английский

Субтитры: Английский

Преподаватели

Изображение преподавателя Amit Yadav

Amit Yadav 

Machine Learning Instructor
Machine Learning
291 учащегося
6 курса

от партнера

Логотип Rhyme

Rhyme

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

TensorFlow Beginner: Avoid Over-fitting Using Regularization

2 ч. на завершение
2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
Project-Based Course Overview10мин
Congratulations10мин
2 практического упражнения
Check Your Understanding10мин
Avoid Over-fitting Using Regularization10мин

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.