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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 7분 필요

Welcome

완료하는 데 7분 필요
5개 동영상 (총 7분)
5개의 동영상
Course Structure1m
Meet Alexey2m
Meet Pavel37
Meet Ilya1m
완료하는 데 1시간 필요

(Optional) Machine Learning: Introduction

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 43분), 1 개의 읽기 자료
6개의 동영상
(Optional) Basic concepts11m
(Optional) Types of problems and tasks5m
(Optional) Supervised learning7m
(Optional) Unsupervised learning6m
(Optional) Business applications of the machine learning4m
1개의 읽기 자료
Slack Channel is the quickest way to get answer to your question10m
완료하는 데 5시간 필요

Spark MLLib and Linear Models

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 94분), 3 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
11개의 동영상
First example. Linear regression10m
How MLlib library is arranged10m
How to train algorithms. Gradient descent method9m
How to train algorithms. Second order methods8m
Large scale classification. Logistic regression12m
Regularization8m
PCA decomposition9m
K-means clustering7m
How to submit your first assignment3m
How to Install Docker on Windows 7, 8, 104m
3개의 읽기 자료
Grading System: Instructions and Common Problems10m
Docker Installation Guide10m
Assignments. General requirements10m
4개 연습문제
Large scale machine learning. The beginning14m
Large scale regression and classification. Detailed analysis10m
Regularization and Unsupervised Techniques10m
Spark MLLib and Linear Models18m
2

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완료하는 데 2시간 필요

Machine Learning with Texts & Feature Engineering

완료하는 데 2시간 필요
12개 동영상 (총 70분)
12개의 동영상
Feature Engineering for Texts, part 17m
Feature Engineering for Texts, part 25m
N-grams4m
Hashing trick6m
Categorical Features6m
Feature Interactions2m
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 17m
Spark ML. Feature Engineering for Texts, part 25m
Spark ML. Categorical Features3m
Topic Modeling. LDA.7m
Word2Vec11m
5개 연습문제
Feature Enginering for Texts16m
Categorical Features & Feature Interactions6m
Spark ML Tutorial: Text Processing6m
Advanced Machine Learning with Texts8m
Machine Learning with Texts & Feature Engineering20m
3

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완료하는 데 6시간 필요

Decision Trees & Ensemble Learning

완료하는 데 6시간 필요
13개 동영상 (총 64분)
13개의 동영상
Decision Trees Basics4m
Decision Trees for Regression6m
Decision Trees for Classification3m
Decision Trees: Summary1m
Bootstrap & Bagging8m
Random Forest6m
Gradient Boosted Decision Trees: Intro & Regression7m
Gradient Boosted Decision Trees: Classification6m
Stochastic Boosting1m
Gradient Boosted Decision Trees: Usage Tips & Summary3m
Spark ML. Decision Trees & Ensembles6m
Spark ML. Cross-validation3m
5개 연습문제
Decision Trees16m
Bootstrap, Bagging and Random Forest6m
Gradient Boosted Decision Trees10m
Spark ML Programming Tutorial: Decision Trees & CV6m
Decision Trees & Ensemble Learning16m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Recommender Systems

완료하는 데 3시간 필요
15개 동영상 (총 118분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
15개의 동영상
Recommender Systems, Introduction. Part II4m
Non-Personalized Recommender Systems9m
Content-Based Recommender Systems8m
Recommender System Evaluation10m
Collaborative Filtering RecSys: User-User and Item-Item10m
RecSys: SVD I7m
RecSys: SVD II8m
RecSys: SVD III5m
RecSys: MF I7m
RecSys: MF II6m
RecSys: iALS I6m
RecSys: iALS II11m
RecSys: Hybrid I7m
RecSys: Hybrid II7m
1개의 읽기 자료
Recommender Systems. Spark Assignment10m
4개 연습문제
Basic RecSys for Data Engineers14m
Moderate RecSys for Data Engineers10m
Advanced RecSys for Data Engineers4m
Recommender Systems16m

검토

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자주 묻는 질문

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