Ansök till våra nya deltidskullar inom Data Science och Cybersecurity

Vår blogg

Våra tankar om de senaste genombrotten inom cybersäkerhet, UX/UI, datavetenskap och webbutveckling från de instruktörer som vet bäst. Heta tips om hur du får ut det mesta av dina nästa karriärsteg från vårt karriärcenter.

NYASTE ARTIKELN

Batch Normalisering Deep Learning

Förbättring av neurala nätverksträning

Deep Learning Optimization Techniques

Begreppet batch-normalisering i neurala nätverk

Dyk ner i den transformativa världen av Batch Normalization, en central teknik i djupa neurala nätverk som syftar till att förbättra träningshastighet, stabilitet och konvergens.

Senaste artiklar

Begreppet batch-normalisering i neurala nätverk

Dyk ner i den transformativa världen av Batch Normalization, en central teknik i djupa neurala nätverk som syftar till att förbättra träningshastighet, stabilitet och konvergens.

Batch Normalisering Deep Learning

Förbättring av neurala nätverksträning

Deep Learning Optimization Techniques

De viktigaste stegen för att bygga ett neuralt nätverk

Ge dig ut på en resa för att bemästra konstruktion av neurala nätverk med vår omfattande guide. Från datainsamling och förbehandling till att välja rätt arkitektur och optimera modellparametrar - lär dig alla viktiga steg för att bygga, träna och förfina neurala nätverk för alla tillämpningar. Oavsett om du hanterar bilddata med CNN, sekventiella data med RNN eller utforskar avancerade arkitekturer, belyser den här guiden vägen till att utveckla kraftfulla AI-modeller. Perfekt för både nybörjare och erfarna utövare.

Neurala nätverk

Arkitektur

Utbildning av AI-modeller

Gradientnedstigning och stokastisk gradientnedstigning vid maskinavläsning

Lås upp skillnaderna mellan Gradient Descent och Stochastic Gradient Descent (SGD) i den här omfattande guiden. Dyk in i hur dessa grundläggande optimeringsalgoritmer minimerar fel, nyanserna i deras tillämpning från små till stora datamängder och när man ska använda var och en för optimal maskininlärningsmodellprestanda. Idealisk för datavetare och AI-utövare som vill förfina sin förståelse för modellutbildning och konvergensstrategier.

Gradient Descent vs SGD

Optimeringsalgoritmer inom maskininlärning

Effektiv modellutbildning

Förstå beslutsträd i maskininlärning

Dyk ner i beslutsträdens värld, en hörnstensalgoritm inom maskininlärning för klassificering och regressionsuppgifter. Lär dig hur de delar upp data, gör förutsägelser och hanterar både kategoriska och numeriska egenskaper. Upptäck strategier för att förhindra överanpassning och förbättra modellens tolkningsbarhet, vilket gör den perfekt för yrkesverksamma och entusiaster som är angelägna om att förbättra sina färdigheter inom prediktiv analys.

Beslutsträd Maskininlärning

Tekniker för prediktiv modellering

Övervinna överanpassning i beslutsträd

Rollen för L1- och L2-reglering för att förhindra överanpassning och förbättra modellgeneralisering

Utforska vikten av L1- och L2-regleringstekniker inom maskininlärning. Upptäck hur Lasso och Ridge regressionsmetoder förhindrar överanpassning, förbättrar modellgeneralisering och väljer kritiska funktioner för mer tolkningsbara modeller. Perfekt för datavetare och ML-utövare som vill optimera modellprestanda och tillförlitlighet.

L1 L2 Regulariseringsteknik

Förhindra överanpassning i maskininlärning

Lasso Ridge Regression förklarad

Överanpassning och underanpassning vid maskininlärning

Lär dig effektiva strategier för att hantera överanpassning och underanpassning i maskininlärningsmodeller. Utforska tekniker som korsvalidering, funktionsval, regularisering och ensemblemetoder för att uppnå optimal modellprestanda och generalisering.

Förebyggande av överanpassning

Förebyggande av underanpassning

Modellgeneraliseringstekniker

Styrkan i tekniker för korsvalidering

Upptäck vikten av korsvalidering för att bedöma en modells prestanda på nya data och samtidigt mildra riskerna för överanpassning och underanpassning. Utforska k-faldig korsvalidering, leave-one-out korsvalidering (LOOCV) och stratifierad korsvalidering för robust modellbedömning.

Korsvalideringstekniker

Metoder för modellutvärdering

Strategier för att förhindra överanpassning

Viktiga mått för klassificeringsmodeller

Utforska de viktigaste mätvärdena för utvärdering av klassificeringsmodeller - precision, återkallelse och F1-poäng - för att mäta modellens noggrannhet och effektivitet. Lär dig hur du hittar den perfekta balansen mellan precision och återkallelse för optimal prestanda.

Utvärdering av klassificeringsmodell

Precision och recall-mått

Beräkning av F1-poäng

Avvägningen mellan bias och varians i maskininlärning

Utforska det grundläggande konceptet för bias-variansavvägning inom maskininlärning och förstå dess inverkan på modellprestanda och generalisering. Upptäck effektiva strategier som korsvalidering, regularisering och ensemblemetoder för att hitta den optimala balansen för robusta och tillförlitliga modeller.

Avvägning mellan bias och varians

Prestanda för maskininlärning

Tekniker för modellgeneralisering

K-fold korsvalidering inom maskininlärning

Utforska vikten av K-fold korsvalidering vid bedömning av modellprestanda och generaliseringsförmåga. Lär dig mer om den iterativa träningsprocessen, fördelar jämfört med enkla uppdelningar av träning/test och överväganden för att välja det optimala värdet på 'k'.

K-fold korsvalidering

modellbedömning

generaliseringsförmåga

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

Hur får jag en utbildningskupong i Tyskland (Bildungsgutschein)?

Code Lab Academy bootcamps har officiellt certifierats för att kunna finansieras med en utbildningskupong i Tyskland! Här är allt du behöver veta om hur du ansöker.

finansiering

bootcamp

lära sig att koda

Betydelsen av 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

prestanda för maskininlärning

förebyggande av överanpassning

De mest kända cybersäkerhetssårbarheterna genom tiderna

Utforska de mest ökända sårbarheterna i cybersäkerheten som har format vår förståelse av digitala hot. Lär dig mer om Heartbleed, WannaCry, EternalBlue, SQL Injection, Spectre och Meltdown, och belys vikten av cybersäkerhetsåtgärder i dagens digitala värld.

Sårbarheter i cybersäkerheten

Digitalt hotlandskap

Kända säkerhetsutnyttjanden

Karriärtjänster

Engagerade och fokuserade på dig. Vi hjälper dig att förstå, utnyttja och visa upp dina nya färdigheter genom CV-granskning, intervjuträning och branschdiskussioner.