Введение в анализ данных с помощью нейронных сетей: теория и практика на компьютере

Цель курса

Цель курса – познакомить слушателей с теоретическими основами нейросетевых методов и дать практические навыки решения задач классификации и прогнозирования в пакете STATISTICA.

Для кого этот курс?

STATISTICA Automated Neural Networks содержит мощный набор интеллектуальных инструментов, позволяющих решить исследователю сложные задачи на практике.

Программа курса

1. Биологические основания нейронных сетей, математическая модель нейрона

2. Архитектура нейронных сетей, персептрон Розенблатта

3. Обучение многослойного персептрона, эффект переобучения, пре- и постпроцессирование данных

4. Радиальные базисные функции

5. Алгоритм k-средних

6. Сети Кохонена

7. Технология работы с нейронными сетями в программе STATISTICA:
• задачи регрессии
• задачи классификации
• задачи прогнозирования

8. Работа с таблицами данных. Типы переменных. Обучающее и контрольное множество

9. Создание, редактирование и настройка сетей

10. Алгоритмы обучения

11. Запуск сети, статистики и графики. Анализ чувствительности, ансамбли сетей

12. Всесторонний анализ результатов, выбор лучшей сети

13. Упражнения

14. Вопросы и ответы

15. Рассмотрение задач слушателей

Длительность курса

6 академических часов, курс разбивается на 2 рабочих дня

Курс читается как индивидуально, так и в группах.

Записаться   Календарь курсов