Udemy線上課程 動手做非監督式機器學習：使用TensorFlow 2.0 講師:博碩文化 DrMaster 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程動手做非監督式機器學習：使用TensorFlow2.0講師:博碩文化DrMaster影音教學中文發音繁體中文字幕版(DVD版)
內容說明:
在當今的企業環境中，機器學習可以說是變得越來越重要瞭。
它使用瞭監督式和非監督式的演算法，來解決各式各樣的商業問題。
在非監督式學習中，AI人工智慧系統嘗試根據數據之間的「相似性」和「差異性」，來對「未標記」和「未分類」的數據進行分類。
在這種情況下，和以「監督式學習」為基礎的功能相比，以模型為基礎的「非監督式學習方法」，其功能可以處理更複雜且更困難的問題。
在本課程中，我們將研究不同的非監督式學習方法，並使用TensorFlow平臺解決實際的問題。
此外，使用TensorFlow解決現實世界中的問題，這樣的範例亦更具有「啟發性」和「吸引力」，這將大大提升你的實踐技能。
在本課程結束時，你將在TensorFlow上使用非監督式學習的演算法，並獲得大量的「動手做」體驗；你將能夠建立自己的模型，來解決相關的真實世界學習問題。
註意事項：本影片採一節理論一節實作，在觀看實作之前，請先下載並開啟原始碼，稍作瀏覽並執行，然後才觀看影片的解說（影片隻會挑程式碼當中的重點來解說），最後再重頭看一遍程式碼，就能理解程式碼的實作原理。
教學特色：修正英文字幕中錯誤的語音辨識。
採取人工專業的翻譯。
譯者補充作者未能清楚說明之處。

課程內容:
01非監督式學習和TensorFlow2.0入門
001課程概述.mp4
002非監督式機器學習與其應用.mp4
003TensorFlow2.0概述.mp4
004環境設置.mp4
external-assets-links.txt

02集群
005什麼是分群法.mp4
006K-Means分群法.mp4
007使用TensorFlow2.0實作K-Means分群法.mp4
008階層式分群法（HierarchicalClustering）.mp4
009使用Python實作階層式分群法.mp4
010t-SNE演算法.mp4
011使用Python實作t-SNE.mp4
012DBSCAN.mp4
013使用Python實作DBSCAN.mp4

03PCA（主成分分析，PrincipalComponentAnalysis）
014什麼是PCA（主成分分析）？.mp4
015使用TensorFlow2.0在鳶尾花資料集上實作PCA.mp4

04異常值檢測
016異常偵測（AnomalyDetection）.mp4
017使用TensorFlow2.0實作異常偵測.mp4

05自動編碼器
018自動編碼器（Autoencoders）與其應用.mp4
019使用TensorFlow2.0在MNIST資料集上實作自動編碼器.mp4

06DBN（深度信念網絡，DeepBeliefNetworks）
020DBN（深度置信網路）與其應用.mp4
021實作DBN.mp4

07GAN（生成對抗網路，GenerativeAdversarialNetworks）
022GAN（生成對抗網路）與其應用.mp4
023使用TensorFlow2.0實作GAN.mp4
024GAN中的生成器（Generator）.mp4
025GAN中的優化器（Optimizer）.mp4

08自組織對映演算法
026自組織映射（SOM）與其應用.mp4
027在乳癌資料集上實作SOM.mp4



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