Skip to main content
English (de)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Log In
Нейронні мережі (Куд ...
Search courses
Courses
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра програмної інженерії
Нейронні мережі (Кудін О.В.)
Модуль №2
Метод кросвалідації
Метод кросвалідації
Click
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html
link to open resource.
Previous Activity
Коментар до Л.р. №2
Next Activity
Приклад врахування незбалансованих даних
Jump to...
Jump to...
Новини
Силабус, інф. про викладача, опис курсу
Машинне навчання. Prometheus
Нейронні мережі та глибинне навчання. Coursera
Згорткові нейронні мережі. Coursera
Налаштування параметрів нейронних мереж. Coursera
Singh A. Hands-On Python Deep Learning for the Web
Візуалізація нейронної мережі
Математика машинного навчання коротко
Програмування Python для інженерів та науковців
Лабораторна робота №1. Багатошаровий перцептрон класифікації та регресії
Презентація №1. Глибинні нейронні мережі прямого поширення сигналу
Презентація №2. Навчання нейронних мереж
Лекція 1. Нейронні мережі
Лекція 2. Навчання нейронних мереж
Презентація 2. Навчання нейронних мереж
Коментарі до Л.р. №1
Коментар до Л.р. №1
Презентація №3. Згорткові нейронні мережі
Лабораторна робота №2. Обробка зображень. Згорткові нейромережі
Презентація №4. Комп'ютерний зір
Коментар до Л.р. №2
Приклад врахування незбалансованих даних
Презентація №5. Ансамблеве навчання
Лабораторна робота №3. Перенесення навчання
Лекція. Ансамблеве навчання. Переніс навчання
Коментар до Л.р. №3
Лабораторная робота №4. Генерування зображень
Презентація №6. Генеративні мережі
Лекція. Генеративні нейромережі
Презентація. Рекурентні нейронні мережі
Лекція. Рекурентні нейронні мережі
Презентація. LSTM нейронні мережі
Лекція. LSTM мережі
Лабораторна робота №5. Прогнозування часових рядів
Презентація. Обробка текстових даних
Лекція. Обробка текстових даних
Лабораторна робота №6. Обробка текстових даних
Лекція. Обробка аудіо даних
Приклад обробки аудіо даних
Лекція №12. Налаштування параметрів нейронних мереж
Екзамен теорія
Екзамен практика