이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 7시간 필요
영어
자막: 영어

배울 내용

  • Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).

  • Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.

  • Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.

  • Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.

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제공자:

캘리포니아 샌디에고 대학교 로고

캘리포니아 샌디에고 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 2시간 필요

Week 1: Diagnostics for Data

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 49분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Motivation Behind the MSE8m
Regression Diagnostics: MSE and R²6m
Over- and Under-Fitting6m
Classification Diagnostics: Accuracy and Error11m
Classification Diagnostics: Precision and Recall12m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
Setting Up Your System10m
(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10m
Course Materials10m
3개 연습문제
Review: Regression Diagnostics8m
Review: Classification Diagnostics4m
Diagnostics for Data30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 35분)
4개의 동영상
Model Complexity and Regularization10m
Adding a Regularizer to our Model, and Evaluating the Regularized Model8m
Evaluating Classifiers for Ranking4m
4개 연습문제
Review: Setting Up a Codebase2m
Review: Regularization5m
Review: Evaluating a Model5m
Codebases, Regularization, and Evaluating a Model45m
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Week 3: Validation and Pipelines

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 24분)
4개의 동영상
“Theorems” About Training, Testing, and Validation8m
Implementing a Regularization Pipeline in Python5m
Guidelines on the Implementation of Predictive Pipelines5m
3개 연습문제
Review: Validation4m
Review: Predictive Pipelines6m
Predictive Pipelines20m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Final Project

완료하는 데 2시간 필요
2 개의 읽기 자료
2개의 읽기 자료
Project Description10m
Where to Find Datasets10m

Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정 정보

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

자주 묻는 질문

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