該系列講座將演示 Wolfram 語言中的自動機器學習功能和機器學習概念。從監(jiān)督學習的概念和三種關(guān)鍵技術(shù)入手：分類、預(yù)測和序列預(yù)測。了解如何使用各種類型的數(shù)據(jù)，從預(yù)定義方法中進行選擇并解釋結(jié)果。將討論與數(shù)據(jù)集有關(guān)的常見問題及其解決方法。以及討論無監(jiān)督機器學習任務(wù)的概念，例如特征提取、編碼和降維。文本和圖像分類示例用于說明這些方法。接下來，講述 Wolfram 語言中集成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的概述。最后，學習如何通過 API 和 Web 表單部署開發(fā)的模型，以供外部程序和個人使用。

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第一節(jié)（3/8）：
機器學習：概述
監(jiān)督學習：分類
第二節(jié)（3/9）
監(jiān)督學習：預(yù)測
監(jiān)督學習：序列預(yù)測
機器學習：高級問題
第三節(jié)（3/10）
無監(jiān)督學習：特征提取和聚類
第四節(jié)（3/11）
究竟什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第五節(jié)（3/12）
部署

注冊鏈接：

https://wolfram.zoom.us/webinar/register/1416137610251/WN_as_0yUzuSsSiQA-_5Rnq1g