Данная справка описывает указанный каталог. Обратитесь в учреждение, чтобы подтвердить актуальное предложение и условия, применимые к вашему началу обучения.
Описание
Продвинутое машинное обучение Фундаментальные и продвинутые концепции машинного обучения. Базовые концепции: классификация, регрессия, кернельные методы, отбор признаков, вывод, методы семплирования, байесовские сети и энергетические модели. Продвинутые темы: обучение представлений, нейронные сети для изображений и последовательностей, графовые нейронные сети, глубокие генеративные модели, перенос обучения, механизмы внимания.
Текст источника на языке оригинала
Advanced Machine Learning Fundamental and advanced concepts in machine learning. Basic concepts: classification, regression, kernel techniques, feature selection, inference, sampling techniques, Bayesian networks, and energy-based models. Advanced topics: representation learning, neural networks for images and sequences, graph neural networks, deep generative models, transfer learning, attention mechanisms.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://brocku.ca/webcal/2024/graduate/cosc.html