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귀하가 습득할 기술

Statistical AnalysisMachine LearningPython ProgrammingComputer ProgrammingLinear Algebra
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Alberta Machine Intelligence Institute

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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1

완료하는 데 2시간 필요

What Does Good Data look like?

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 65분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
11개의 동영상
Business Understanding and Problem Discovery9m
No Free Lunch Theorem5m
Exploring the process of problem definition7m
Data Acquisition and Understanding8m
Metadata Matters5m
Dealing with Multimodal Data2m
Features and transformations of raw data6m
Identifying Data from Problem5m
Case Study: Problem from Data6m
Weekly Summary What does good data look like?4m
2개의 읽기 자료
Machine Learning Process Lifecycle Review10m
Match Data to the needs of the learning Algorithm10m
3개 연습문제
Business Understanding and Problem Discovery (BUPD) Review10m
Data Acquisition and Understanding Review10m
Module 1 Quiz30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Preparing your Data for Machine Learning Success

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 61분)
11개의 동영상
Converting to Useful Forms7m
Data Quality5m
How Much Data Do I Need?4m
Everything has to be Numbers6m
Types of Data5m
Aligning Similar Data4m
Imputing Missing Values7m
Data Transformations7m
Weekly Summary: Preparing your Data for Machine Learning Success1m
Data Cleaning: Everybody's favourite task4m
4개 연습문제
Data Warehousing Review10m
Everything has to be Numbers Review10m
Types of Data Review10m
Module 2 Quiz30m
3

3

완료하는 데 6시간 필요

Feature Engineering for MORE Fun & Profit

완료하는 데 6시간 필요
8개 동영상 (총 45분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
8개의 동영상
Useful/Useless Features6m
How Many Features?5m
What is Unsupervised Learning6m
Feature Selection7m
Feature Extraction2m
Transfer Learning7m
Weekly Summary: Feature Engineering for MORE Fun & Profit1m
2개의 읽기 자료
Possibilities for Text Features10m
Word Embeddings10m
3개 연습문제
Understanding Features30m
Building Good Features30m
Understanding Transfer Learning30m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Bad Data

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 48분)
9개의 동영상
Generalization and how machines actually learn6m
Bias in Data Sources3m
Bias and variance tradeoff6m
Outliers5m
Skewed Distributions7m
Badness Multipliers4m
Live Data Danger6m
Weekly Summary: Bad Data1m
4개 연습문제
Mistakes Computers Make10m
Data: Skewed Distributions10m
Live Data Dangers10m
Module 4 Quiz30m

검토

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Machine Learning: Algorithms in the Real World 특화 과정 정보

This specialization is for professionals who have heard the buzz around machine learning and want to apply machine learning to data analysis and automation. Whether finance, medicine, engineering, business or other domains, this specialization will set you up to define, train, and maintain a successful machine learning application. After completing all four courses, you will have gone through the entire process of building a machine learning project. You will be able to clearly define a machine learning problem, identify appropriate data, train a classification algorithm, improve your results, and deploy it in the real world. You will also be able to anticipate and mitigate common pitfalls in applied machine learning....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

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