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최근 조회 68,269

다음 전문 분야의 4개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

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일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 15 hours/week...

영어

자막: 영어
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Chief Technology Officers (CTOs)
  • Vice Presidents
  • Entrepreneurs

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 3시간 필요

Introduction to Machine Learning Applications

12개 동영상 (총 44분), 6 readings, 2 quizzes
12개의 동영상
Instructor Introduction1m
Introduction to Course 12m
What is Artificial Intelligence and Machine Learning?5m
What about Data Science?3m
The Machine Learning Process4m
The Three Kinds of Machine Learning3m
Classification: What is it and how does it work?3m
Regression: Fitting lines and predicting numbers3m
Unsupervised Learning4m
Reinforcement Learning6m
Weekly Summary1m
6개의 읽기 자료
What about Deep Learning? (supplemental)10m
Fooling Neural Networks (supplemental)10m
How to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10m
Learning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10m
Inferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10m
Semi Supervised Learning (required)10m
2개 연습문제
Concepts and Definitions20m
Identifying Machine Learning Techniques10m
2
완료하는 데 1시간 필요

Machine Learning in the Real World

8개 동영상 (총 34분), 4 readings, 1 quiz
8개의 동영상
Features and transformations of raw data6m
Farmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3m
What to consider when using your QuAM2m
Broad Examples Narrowed Down4m
Identify Business Evaluation4m
Everything is a Proxy4m
Weekly Summary2m
4개의 읽기 자료
A Brief Introduction into Precision Agriculture10m
Farmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10m
Data is Central to Your ML Problem (required)10m
Martin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10m
1개 연습문제
Machine Learning in the Real World Review
3
완료하는 데 1시간 필요

Learning Data

9개 동영상 (총 34분), 2 readings, 1 quiz
9개의 동영상
How Much Data Do I Need?4m
Ethical Issues4m
Bias in Data Sources3m
Noise and Sources of Randomness5m
Image Classification Example3m
Data Cleaning: Everybody's favourite task4m
Why you need to set up a Data Pipeline4m
Weekly Summary1m
2개의 읽기 자료
Data Protection Laws (required)10m
Government readings on data privacy (supplemental)10m
1개 연습문제
Understanding Data for ML
4
완료하는 데 1시간 필요

Machine Learning Projects

7개 동영상 (총 34분), 2 readings, 1 quiz
7개의 동영상
MLPL as experienced by Farmer Betty3m
Exploring the process of problem definition7m
Assessing your QuAM for use in your Business6m
Technically Assessing the Strength of your QuAM6m
Different Kinds of Wrong4m
Weekly Summary1m
2개의 읽기 자료
Machine Learning Process Lifecycle Explained10m
Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10m
1개 연습문제
Understanding Machine Learning Projects
4.6
14개의 리뷰Chevron Right

Introduction to Applied Machine Learning의 최상위 리뷰

대학: MTAug 31st 2019

Anna Koop has a very engaging onscreen personality that makes it easy to follow her explanations of machine learning.

대학: PLSep 8th 2019

v\n\ne\n\nr\n\ny\n\ng\n\no\n\no\n\nd\n\ni\n\nn\n\nt\n\nr\n\no\n\nd\n\nu\n\nc\n\nt\n\ni\n\no\n\nn

강사

Avatar

Anna Koop

Senior Scientific Advisor
Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

Alberta Machine Intelligence Institute 정보

The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

Machine Learning: Algorithms in the Real World 전문 분야 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

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.

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