fbpx

Stáhněte si skripty k softwaru IBM SPSS Statistics

IBM SPSS NEURAL NETWORKS

Ikona kurzy softwaru IBM SPSS
Termín:bude upřesněn
Místo:Praha
Cena:
  • 6 800 Kč / 245 €
  • + 21% DPH
Úroveň:středně pokročilý
Jazyk:čeština
Počet dnů:
  • 1 den
  • (8 výukových hodin)

ÚVOD

Umělé neuronové sítě jsou flexibilní predikční modely. Bývají úspěšně nasazovány na složité nelineární úlohy. Jejich vznik byl inspirován biologickými nervovými soustavami. Dnes je k dispozici velké množství různých variant umělých sítí, jejich vývoj však stále pokračuje, neboť často dosahují lepších výsledků než jiné predikční modely obzvláště u nových náročných úloh. Jejich přesnost a flexibilita je však vyvážena složitostí, jež bývá překážkou interpretace nalezených modelů. Mezi oblíbené a standardně používané typy sítí patří sítě MLP a RBF implementované v softwaru IBM SPSS Statistics (PS IMAGO).

CÍL VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU

Vzdělávací program má za cíl nejen naučit účastníky ovládat modul IBM SPSS Neural Networks, ale i proniknout do principu fungování implementovaných neuronových sítí (sítě MLP a RBF), aby byli účastníci schopni nastavit parametry sítí optimálně pro řešenou úlohu.

KURZ JE URČEN

Kurz je určen analytikům, kteří chtějí v IBM SPSS Statistics (PS IMAGO) vytvářet a aplikovat mnohorozměrné nelineární modely pro spojité i kategoriální proměnné, u nichž je kladen důraz spíše na přesnost než na interpretaci.

PŘEDPOKLADY

Předpokladem kurzu je znalost základního ovládání IBM SPSS Statistics Base na úrovni kurzu IBM SPSS Statistics Base: Základy modulu.

PŘÍNOS ÚČASTI NA KURZU

Účastníci se naučí v modulu IBM SPSS Neural Networks konstruovat nelineární supervizované modely neuronových sítí a aplikovat je na různé typy úloh. Seznámí se s algoritmickými základy vybavování, učení a hledání topologií umělých neuronových sítí. Po absolvování kurzu budou moci tyto metody využívat jako alternativu ke klasickým statistickým modelům.

POPIS OBSAHU A POSTUPU

Po úvodu do topologií neuronových sítí inspirovaných biologickými nervovými soustavami se seznámíme s fungováním umělých neuronů, jež jsou základním stavebním kamenem neuronových sítí. Budou představeny standardní typy sítí implementované do IBM SPSS Statistics (PS IMAGO). Na praktických příkladech si procvičíme hledání vhodné topologie a nastavování učebních parametrů sítí v modulu IBM SPSS Neural Networks. Součástí výuky je i vyhodnocování kvality neuronových sítí.

PROGRAM KURZU

  • inspirace v biologii a historie umělých neuronových sítí
  • perceptron
  • potenciál a aktivační funkce
  • síťové topologie
  • vícevrstvé perceptrony (MLP)
  • radiální bazické funkce (RBF)
  • metody učení sítí
  • kategorizované proměnné v neuronových sítích
  • učení sítí v IBM SPSS Neural Networks
  • vyhodnocení kvality sítí
GARANT KURZU
Ondřej Brom

Ing. Ondřej Brom

lektor, analytik a odborný konzultant

Profil lektora →

INFORMACE

Kalendář kurzů

ke stažení v PDF

Organizační informace

k realizaci kurzu v Praze

FAQ

Nejčastější otázky

POUŽÍVANÝ SOFTWARE

Ve výjimečných případech změna programu vyhrazena dle zaměření a zkušeností dané skupiny účastníků.