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Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python (으)로 돌아가기

Coursera Project Network의 Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
94개의 평가

강좌 소개

In this 1-hour long project, you will learn how to generate your own high-dimensional dummy dataset. You will then learn how to preprocess it effectively before training a baseline PCA model. You will learn the theory behind the autoencoder, and how to train one in scikit-learn. You will also learn how to extract the encoder portion of it to reduce dimensionality of your input data. In the course of this project, you will also be exposed to some basic clustering strength metrics. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions....

최상위 리뷰

UI

2020년 5월 3일

Very practical and useful introductory course. Looking for the next courses :)

RR

2020년 6월 12일

I really enjoyed this course. Thank you very much for the valuable teaching.

필터링 기준:

Dimensionality Reduction using an Autoencoder in Python 의 16개 리뷰 중 1~16

교육 기관: Abhishek P G

2020년 6월 15일

교육 기관: Felix H

2020년 6월 30일

교육 기관: Ulvi I

2020년 5월 4일

교육 기관: Ramya G R

2020년 6월 13일

교육 기관: Mayank S

2020년 5월 4일

교육 기관: Oscar A C B

2020년 6월 12일

교육 기관: chandrasekhar u

2020년 5월 6일

교육 기관: Gangone R

2020년 7월 2일

교육 기관: Doss D

2020년 7월 2일

교육 기관: Sarangan R

2021년 1월 10일

교육 기관: Joerg A

2020년 5월 19일

교육 기관: M H

2020년 9월 17일

교육 기관: Juan C V

2020년 7월 5일

교육 기관: Sujeet B

2020년 5월 7일

교육 기관: Jorge G

2021년 2월 25일

교육 기관: Simon S R

2020년 8월 29일