Autoencoders y eventos extremadamente infrecuentes

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В этом Проект с консультациями вы:

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
IntermediateУчащийся среднего уровня
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VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsИспанский
LaptopТолько для ПК

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.

Навыки, которые вы получите

  • Python Programming
  • Autoencoder
  • Deep Learning
  • keras

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  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

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Часто задаваемые вопросы

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