このコースについて

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Python programming experience and a basic understanding of neural networks is recommended.

約4時間で修了

推奨:2 hours...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Develop an understanding on how to avoid over-fitting with weight regularization and dropout regularization.

  • Check

    Be able to apply both weight regularization and dropout regularization in Keras with TensorFlow backend.

習得するスキル

Data ScienceDeep LearningMachine LearningTensorflowkeras

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中級レベル

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シラバス - 本コースの学習内容

1

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2時間で修了

TensorFlow Beginner: Avoid Over-fitting Using Regularization

2時間で修了
2 readings
2件の学習用教材
Project-Based Course Overview10 分
Congratulations10 分
2の練習問題
Check Your Understanding10 分
Avoid Over-fitting Using Regularization10 分

講師

インストラクターの画像、Amit Yadav

Amit Yadav 

Machine Learning Instructor
Machine Learning

Rhymeについて

Rhyme is Coursera's hands-on project-based learning platform. On Rhyme, learners get instant access to pre-configured cloud desktops containing all the software and data they need. Rhyme helps learners apply the knowledge they learned in other Coursera courses into specific tools and use-cases. So they become fully prepared to solve problems in the real-world! ...

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。