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How to generate and preprocess high-dimensional data
How an autoencoder works, and how to train one in scikit-learn
How to extract the encoder portion from a trained model, and reduce dimensionality of your input data
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.
Dimensionality Reduction
Artificial Neural Network
Machine Learning
clustering
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
An introduction to the problem and a summary of needed imports
Dataset creation and preprocessing
Using PCA as a baseline for model performance
Theory behind the autoencoder architecture and how to train a model in scikit-learn
Reducing dimensionality using the encoder half of an autoencoder within scikit-learn
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par RR
12 juin 2020I really enjoyed this course. Thank you very much for the valuable teaching.
par UI
3 mai 2020Very practical and useful introductory course. Looking for the next courses :)
par JV
4 juil. 2020Short and clear. A nice hand-ons introduction to the topic.
par MH
16 sept. 2020Last two videos is really difficult for me, it will be very helpful if you please include some theories behind thode techniques in the reading section.
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