À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

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

Approx. 4 heures pour terminer

Recommandé : 2 hours...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Data ScienceDeep LearningMachine LearningTensorflowkeras

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Niveau intermédiaire

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Enseignant

Image de l'enseignant, Amit Yadav

Amit Yadav 

Machine Learning Instructor
Machine Learning
291 étudiants
6 cours

Offert par

Logo Rhyme

Rhyme

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

TensorFlow Beginner: Avoid Over-fitting Using Regularization

2 heures pour terminer
2 lectures
2 lectures
Project-Based Course Overview10 min
Congratulations10 min
2 exercices pour s'entraîner
Check Your Understanding10 min
Avoid Over-fitting Using Regularization10 min

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.