Solliciteer naar onze nieuwe deeltijdopleidingen Data Science en Cybersecurity

Onze blog

Onze gedachten over de nieuwste doorbraken op het gebied van cyberbeveiliging, UX/UI, datawetenschap en webontwikkeling van de docenten die het het beste weten. Handige tips van ons Career Center over hoe je het meeste uit je volgende carrièrestappen kunt halen.

NIEUWSTE ARTIKEL

Batchnormalisatie Diepteleren

Neurale netwerktraining verbeteren

Diepteleeroptimalisatietechnieken

Het concept van batchnormalisatie in neurale netwerken

Duik in de transformerende wereld van Batch Normalisatie, een cruciale techniek in diepe neurale netwerken gericht op het verbeteren van de trainingssnelheid, stabiliteit en convergentie.

Laatste artikelen

Het concept van batchnormalisatie in neurale netwerken

Duik in de transformerende wereld van Batch Normalisatie, een cruciale techniek in diepe neurale netwerken gericht op het verbeteren van de trainingssnelheid, stabiliteit en convergentie.

Batchnormalisatie Diepteleren

Neurale netwerktraining verbeteren

Diepteleeroptimalisatietechnieken

De belangrijkste stappen om een neuraal netwerk te bouwen

Ga op reis om neurale netwerken te bouwen met onze uitgebreide gids. Van het verzamelen en voorbewerken van gegevens tot het kiezen van de juiste architectuur en het optimaliseren van modelparameters, leer elke essentiële stap om neurale netwerken te bouwen, trainen en verfijnen voor elke toepassing. Of u nu te maken hebt met beeldgegevens met behulp van CNN's, sequentiële gegevens met RNN's of geavanceerde architecturen verkent, deze gids verlicht het pad naar het ontwikkelen van krachtige AI-modellen. Perfect voor zowel beginners als doorgewinterde beoefenaars.

Neurale Netwerken

Architectuur

AI-Modeltraining

Gradiëntdaling en stochastische gradiëntdaling bij machine-learning

Ontdek de verschillen tussen Gradient Descent en Stochastic Gradient Descent (SGD) in deze uitgebreide gids. Duik in hoe deze fundamentele optimalisatiealgoritmen fouten minimaliseren, de nuances van hun toepassing van kleine tot grote datasets en wanneer ze moeten worden gebruikt voor optimale modelprestaties van machine learning. Ideaal voor datawetenschappers en AI-practitioners die hun begrip van modeltraining en convergentiestrategieën willen verfijnen.

Gradient Descent vs SGD

Optimalisatiealgoritmen in machinaal leren

Efficiënte modeltraining

Beslissingsbomen in machinaal leren begrijpen

Duik in de wereld van beslisbomen, een hoeksteenalgoritme in machine learning voor classificatie- en regressietaken. Leer hoe ze gegevens partitioneren, voorspellingen doen en omgaan met zowel categorische als numerieke kenmerken. Ontdek strategieën om overfitting te voorkomen en modelinterpretatie te verbeteren, waardoor het perfect is voor professionals en enthousiastelingen die hun vaardigheden op het gebied van predictive analytics willen verbeteren.

Beslisbomen Machine Leren

Voorspellende Modelleringstechnieken

Overfitting in Beslisbomen overwinnen

De rol van L1 en L2 regularisatie in het voorkomen van overfitting en het verbeteren van modelgeneralisatie

Ontdek het belang van L1 en L2 regularisatietechnieken in machinaal leren. Ontdek hoe Lasso en Ridge regressiemethoden overfitting voorkomen, modelgeneralisatie verbeteren en kritieke kenmerken selecteren voor beter interpreteerbare modellen. Ideaal voor datawetenschappers en ML-beoefenaars die de prestaties en betrouwbaarheid van modellen willen optimaliseren.

L1 L2 regularisatietechniek

Overfitting in machinaal leren voorkomen

Lasso rugregressie uitgelegd

Overfitting en underfitting in machinaal leren

Leer effectieve strategieën om overfitting en underfitting in machine learning modellen aan te pakken. Verken technieken zoals kruisvalidatie, kenmerkselectie, regularisatie en ensemblemethoden om optimale modelprestaties en generalisatie te bereiken.

Preventie van overfitting

Preventie van underfitting

Technieken voor modelgeneralisatie

De kracht van kruisvalidatietechnieken

Ontdek het belang van kruisvalidatie bij het beoordelen van de prestaties van een model op nieuwe gegevens en het beperken van risico's op over- en underfitting. Ontdek k-voudige kruisvalidatie, leave-one-out kruisvalidatie (LOOCV) en gestratificeerde kruisvalidatie voor robuuste modelbeoordeling.

Kruisvalidatietechnieken

Modelevaluatiemethoden

Strategieën ter voorkoming van overfitting

Belangrijke meetgegevens voor classificatiemodellen

Ontdek de essentiële evaluatiemetrieken voor classificatiemodellen - precisie, recall en de F1-score - om de nauwkeurigheid en effectiviteit van modellen te meten. Leer hoe u de perfecte balans kunt vinden tussen precisie en recall voor optimale prestaties.

Classificatiemodel evaluatie

Precision en Recall metriek

F1 score berekening

De afweging tussen bias en variantie bij machinaal leren

Verken het fundamentele concept van bias-variantie trade-off in machinaal leren en begrijp de invloed ervan op de prestaties van modellen en generalisatie. Ontdek effectieve strategieën zoals kruisvalidatie, regularisatie en ensemblemethoden om de optimale balans te vinden voor robuuste en betrouwbare modellen.

Afweging bias-variantie

Prestaties van machinaal leren

Technieken voor modelgeneralisatie

K-voudige kruisvalidatie bij machinaal leren

Ontdek het belang van K-voudige kruisvalidatie bij het beoordelen van modelprestaties en generalisatievermogen. Leer meer over het iteratieve trainingsproces, de voordelen ten opzichte van eenvoudige train/test-splitsingen en overwegingen voor het kiezen van de optimale waarde van 'k'.

K-voudige kruisvalidatie

Modelbeoordeling

Generalisatievermogen

software-development-programming-computer-screen-modish-application.jpg

Hoe krijg ik een onderwijsvoucher in Duitsland (Bildungsgutschein)?

De bootcamps van Code Lab Academy zijn officieel gecertificeerd voor financiering met een onderwijsvoucher in Duitsland! Hier is alles wat je moet weten over hoe je je kunt aanmelden.

financiering

bootcamp

leren coderen

Het belang van Feature Engineering

Discover the significance of feature engineering in machine learning and its pivotal role in enhancing model performance, reducing overfitting, and simplifying interpretability. Explore common techniques and examples to master the art of feature engineering for robust predictive models.

Feature Engineering

Machine-leerprestaties

Preventie van overfitting

Beroemdste cyberbeveiligingsproblemen aller tijden

Ontdek de meest beruchte kwetsbaarheden op het gebied van cyberbeveiliging die ons begrip van digitale bedreigingen hebben gevormd. Leer meer over Heartbleed, WannaCry, EternalBlue, SQL-injectie, Spectre en Meltdown, en benadruk het belang van cyberbeveiligingsmaatregelen in de huidige digitale wereld.

Cyberbeveiligingsproblemen

Digitaal bedreigingslandschap

Beroemde beveiligingsuitbraken

Carrièrediensten

Toegewijd en gericht op jou. We helpen je om je krachtige nieuwe vaardigheden te begrijpen, te benutten en te laten zien door middel van cv-beoordelingen, sollicitatiegesprekken en gesprekken in de sector.