Machine learning is not just a single task or even a small group of tasks; it is an entire process, one that practitioners must follow from beginning to end. It is this process—also called a workflow—that enables the organization to get the most useful results out of their machine learning technologies. No matter what form the final product or service takes, leveraging the workflow is key to the success of the business's AI solution.
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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
중급 단계
General knowledge of AI is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.
완료하는 데 약 20시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Collect and prepare a dataset to use for training and testing a machine learning model.
Analyze a dataset to gain insights.
Set up and train a machine learning model as needed to meet business requirements.
Communicate the findings of a machine learning project back to the organization.
귀하가 습득할 기술
- Artificial Intelligence (AI)
- Machine Learning
- Data Analysis
- Modeling
- Process Management
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CertNexus
CertNexus is a vendor-neutral certification body, providing emerging technology certifications and micro-credentials for Business, Data, Development, IT, and Security professionals. CertNexus’ exams meet the most rigorous development standards possible which outlines a global framework for developing personnel certification programs to narrow the widening skills gap.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Collect the Dataset
The previous course in this specialization provided an overview of the machine learning workflow. Now, in this course, you'll dive deeper and actually go through the process step by step. In this first module, you'll begin by collecting the data that will be used as input to your machine learning projects.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 31분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Analyze the Dataset
You've formulated a machine learning problem, and have identified a potential dataset to use. Now you'll analyze the dataset to develop ideas on how to make the best use of the information it contains as you prepare to create your initial machine learning model.
완료하는 데 4시간 필요
15개 동영상 (총 38분), 5 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Prepare the Dataset
Before a dataset can be used with a machine learning model, there are typically various tasks you need to perform to ensure that data is an optimal state. In this module, you'll use various methods to prepare the data.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 24분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Set Up and Train a Model
To set up a machine learning model in an environment like Python, you must determine the algorithm that will produce the results you're after, and then use it to create a model based on your training data. After the initial setup, it may take multiple tests and refinements to produce a model that meets your requirements.
완료하는 데 4시간 필요
13개 동영상 (총 43분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
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