About this Course

최근 조회 14,412

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 32시간 필요

권장: Eight weeks of study, eight hours per week....

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Check

    The concept of various machine learning algorithms.

  • Check

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

  • Check

    How to evaluate machine learning models.

  • Check

    How to optimize machine learning models.

귀하가 습득할 기술

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

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

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중급 단계

완료하는 데 약 32시간 필요

권장: Eight weeks of study, eight hours per week....

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCTION TO THE COURSE

완료하는 데 1시간 필요
2개 동영상 (총 9분), 3 readings
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 reading, 2 quizzes
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

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완료하는 데 8시간 필요

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 1 reading, 2 quizzes
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

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완료하는 데 8시간 필요

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 15분), 1 reading, 2 quizzes
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

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완료하는 데 8시간 필요

MODULE 4: MODEL EVALUATION

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 1 reading, 2 quizzes
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

강사

강사의 이미지, Linden Lu

Linden Lu 

Instructor
Department of Accountancy
539명의 학습자
2 Courses

제공자:

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스 로고

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

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.

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