이 강좌에 대하여

최근 조회 18,363

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 63시간 필요

영어

자막: 영어

배울 내용

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

귀하가 습득할 기술

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 63시간 필요

영어

자막: 영어

제공자:

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 로고

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

This 강좌 is part of the 100% online Master of Business Administration (iMBA) 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

1

1

완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCTION TO THE COURSE

완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 9분), 3 개의 읽기 자료
2개의 동영상
About Linden Lu3m
3개의 읽기 자료
Syllabus10m
Glossary10m
Update Your Profile10m
완료하는 데 8시간 필요

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 24분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
1.1 Introduction to Machine Learning6m
1.2 Introduction to Data Preprocessing10m
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3m
1개의 읽기 자료
Module 1 Overview and Resources10m
1개 연습문제
Module 1 Quiz20m
2

2

완료하는 데 8시간 필요

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
2.1 Introduction to Linear Regression12m
2.2 Introduction to Logistic Regression8m
2.3 Introduction to Decision Tree6m
1개의 읽기 자료
Module 2 Overview and Resources10m
1개 연습문제
Module 2 Quiz20m
3

3

완료하는 데 8시간 필요

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 15분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5m
3.2 Introduction to Support Vector Machine4m
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3m
1개의 읽기 자료
Module 3 Overview and Resources10m
1개 연습문제
Module 3 Quiz20m
4

4

완료하는 데 8시간 필요

MODULE 4: MODEL EVALUATION

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
4.1 Regressive Evaluation Metrics8m
4.2 Classification Evaluation Metrics I13m
4.3 Classification Evaluation Metrics II7m
1개의 읽기 자료
Module 4 Overview and Resources10m
1개 연습문제
Module 4 Quiz20m

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 결제일 기준 2주 후 또는 (방금 시작된 강좌의 경우) 강좌의 첫 번째 세션이 시작된 후 2주 후 중에서 나중에 도래하는 날짜까지 전액 환불받을 수 있습니다. 2주 환불 기간 이내에 강좌를 완료했더라도 강좌 수료증을 받았으면 환불받을 수 없습니다. 전체 환불 정책을 확인하세요.

  • 예, Coursera는 수업료를 지급하기 어려운 학습자들에게 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽의 "등록" 버튼 아래에 있는 재정 지원 링크를 클릭하면 재정 지원을 신청할 수 있습니다. 이 링크를 클릭하면 신청서를 작성하라는 메시지가 나타나며, 신청서가 승인되면 통지를 받게 됩니다. 자세히 알아보세요.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.