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완료하는 데 약 68시간 필요
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제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

This 강좌 is part of the 100% online Master of Science in Accountancy (iMSA) from 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 1시간 필요

Course Orientation

완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 9분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
2개의 동영상
Meet Professor Brunner4m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating Your Profile10m
Social Media10m
1개 연습문제
Orientation Quiz30m
완료하는 데 9시간 필요

Module 1: Introduction to Machine Learning

완료하는 데 9시간 필요
4개 동영상 (총 47분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
Introduction to Machine Learning14m
Introduction to Linear Regression14m
Introduction to k-nn12m
3개의 읽기 자료
Module 1 Overview10m
Lesson 1-1 Readings10m
Lesson 1-2 Readings10m
1개 연습문제
Module 1 Graded Quiz20m
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완료하는 데 9시간 필요

Module 2: Fundamental Algorithms

완료하는 데 9시간 필요
5개 동영상 (총 52분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
5개의 동영상
Introduction to Fundamental Algorithms3m
Introduction to Logistics Regression14m
Introduction to Decision Trees15m
Introduction to Support Vector Machine13m
4개의 읽기 자료
Module 2 Overview10m
Lesson 2-1 Readings10m
Lesson 2-3 Readings10m
Lesson 2-4 Readings10m
1개 연습문제
Module 2 Graded Quiz20m
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완료하는 데 8시간 필요

Module 3: Practical Concepts in Machine Learning

완료하는 데 8시간 필요
5개 동영상 (총 40분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
5개의 동영상
Introduction to Modeling Success6m
Introduction to Bagging11m
Introduction to Boosting9m
Introduction to ML Pipelines8m
3개의 읽기 자료
Module 3 Overview10m
Lesson 3-1 Readings10m
Lesson 3-2 Readings10m
1개 연습문제
Module 3 Graded Quiz20m
4

4

완료하는 데 9시간 필요

Module 4: Overfitting & Regularization

완료하는 데 9시간 필요
5개 동영상 (총 48분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
5개의 동영상
Introduction to Overfitting4m
Introduction to Cross-Validation13m
Introduction to Model-Selection16m
Introduction to Regularization8m
4개의 읽기 자료
Module 4 Overview10m
Lesson 4-1 Readings10m
Lesson 4-2 Readings10m
Lesson 4-3 Readings10m
1개 연습문제
Module 4 Graded Quiz20m

검토

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자주 묻는 질문

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