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포트폴리오
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Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning
Data analysis
Deep Learning Specialization
Cloud Platform Big Data and Machine Learning
Recurrent Neural Networks applied on solar power forecasting
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$50.00 AUD
Algorithm
C++ Programming
M
•
₹950.00 INR
R
•
$25.00 USD
Python
Machine Learning (ML)
Tensorflow
Keras
•
교육
Degree in Data science
(2 )
Degree in software engineering
(4 )
자격증
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
Coursera
2020
- Able to effectively use the common neural network "tricks", including initialization, L2 and dropout regularization, Batch normalization, gradient checking,
- Able to implement and apply a variety of optimization algorithms, such as mini-batch gradient descent, Momentum, RMSprop, and Adam.
- Have new best-practices for the deep learning era of how to set up train/dev/test sets and analyze bias/variance
- Able to implement a neural network in TensorFlow.
proof:
https://bit.ly/2V29zSG
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
Coursera
2020
• Identify the purpose and value of the key Big Data and Machine Learning products in the Google Cloud Platform
• Use CloudSQL and Cloud Dataproc to migrate existing MySQL and Hadoop/Pig/Spark/Hive workloads to GCP
• Employ BigQuery and Cloud Datalab to carry out interactive data analysis
• Choose between Cloud SQL, BigTable, and Datastore
• Train and use a neural network using TensorFlow
• Choose between different data processing products on the GCP
proof:
https://bit.ly/3edDTkV
Neural Networks and Deep Learning
Coursera
2020
- Understand the major technology trends driving Deep Learning
- Able to build, train and apply fully connected deep neural networks
- Know how to implement efficient (vectorized) neural networks
- Understand the key parameters in a neural network's architecture
proof:
https://coursera.org/share/042022abb49fdd0d2835ae1a42ee575c
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