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How to generate and preprocess high-dimensional data
How an autoencoder works, and how to train one in scikit-learn
How to extract the encoder portion from a trained model, and reduce dimensionality of your input data
In this 1-hour long project, you will learn how to generate your own high-dimensional dummy dataset. You will then learn how to preprocess it effectively before training a baseline PCA model. You will learn the theory behind the autoencoder, and how to train one in scikit-learn. You will also learn how to extract the encoder portion of it to reduce dimensionality of your input data. In the course of this project, you will also be exposed to some basic clustering strength metrics. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Dimensionality Reduction
Artificial Neural Network
Machine Learning
clustering
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
An introduction to the problem and a summary of needed imports
Dataset creation and preprocessing
Using PCA as a baseline for model performance
Theory behind the autoencoder architecture and how to train a model in scikit-learn
Reducing dimensionality using the encoder half of an autoencoder within scikit-learn
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por RR
12 de jun. de 2020I really enjoyed this course. Thank you very much for the valuable teaching.
por JV
4 de jul. de 2020Short and clear. A nice hand-ons introduction to the topic.
por UI
3 de may. de 2020Very practical and useful introductory course. Looking for the next courses :)
por MH
16 de sep. de 2020Last two videos is really difficult for me, it will be very helpful if you please include some theories behind thode techniques in the reading section.
Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.
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Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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