Detaillierter Kursinhalt
Einführung
- Treffen Sie den Ausbilder.
- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com/join
Erkennung von Anomalien in Netzwerkdaten mit GPU-beschleunigtem XGBoost
- Lernen Sie, wie man mit überwachtem Lernen Anomalien erkennt:
- Vorbereitung von Daten für die GPU-Beschleunigung unter Verwendung des bereitgestellten Datensatzes.
- Trainieren Sie einen binären und mehrklassigen Klassifikator mit dem beliebten Algorithmus für maschinelles Lernen XGBoost.
- Bewerten und verbessern Sie die Leistung Ihres Modells vor dem Einsatz.
Erkennung von Anomalien in Netzwerkdaten mit GPU-beschleunigtem Autoencoder
- Lernen Sie, wie man mit modernem unüberwachten Lernen Anomalien erkennt:
- Erstellen und trainieren Sie einen auf Deep Learning basierenden Autoencoder für die Arbeit mit unbeschrifteten Daten.
- Anwendung von Techniken zur Trennung von Anomalien in mehrere Klassen.
- Erforschen Sie andere Anwendungen von GPU-beschleunigten Autokodierern.
Projekt: Erkennung von Anomalien in Netzwerkdaten mit GANs
- Lernen Sie, wie Sie mit GANs Anomalien erkennen können:
- Trainieren Sie ein unüberwachtes Lernmodell, um neue Daten zu erstellen.
- Verwenden Sie diese neuen Daten, um das Problem in ein Problem des überwachten Lernens umzuwandeln.
- Vergleichen Sie die Leistung dieses neuen Konzepts mit etablierten Ansätzen.
Bewertung und Fragen und Antworten