В этом курсе объясняются алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей - многослойного персептрона и радиально-базисной сети, а также изучается их практическое применение. Курс содержит теоретические и практические вопросы построения нейронных сетей. В частности, как выбрать подходящую архитектуру нейронной сети, как определить подходящий метод обучения, как использовать процедуру NEURAL для создания пользовательских нейронных сетей.
Изучается
- Создавать нейронные сети - радиально-базисную и многослойный персептрон.
- Выбирать подходящую архитектуру нейронной сети и обучающий метод.
- Избегать переобучения нейронных сетей
- Выполнять авторегрессионный анализ временных рядов с помощью нейронных сетей.
- Интерпретировать модели нейронных сетей.
- Реализовать нейронные сети в распределенной вычислительной среде.
Аудитория
Аналитики данных и специалисты, занимающиеся статистическим моделированием, с хорошей математической подготовкой.
Доступные форматы обучения | Продолжительность | | |
Очный: |
2.0 день | | |
e-Learning: |
14 часа(ов)/180 день доступ |
|
Для прохождения этого курса вам необходимо:
- Знать основные статистические понятия. Эти навыки вы можете получить на курсе Statictics 1: Introduction to ANOVA, Regression and Logistic Regression.
- Знать основы программирования на языке SAS в рамках курса Программирование на языке SAS. Часть 1: Основы.
- Иметь навыки работы с SAS Enterprise Miner (в рамках курса Applied Analytics Using SAS Enterprise Miner Part1)
- Знание основ математического анализа.
Используется SAS Enterprise Miner ПО
