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Machine Learning Foundations: A Case Study Approach(으)로 돌아가기

워싱턴 대학교의 Machine Learning Foundations: A Case Study Approach 학습자 리뷰 및 피드백

12,747개의 평가
3,045개의 리뷰

강좌 소개

Do you have data and wonder what it can tell you? Do you need a deeper understanding of the core ways in which machine learning can improve your business? Do you want to be able to converse with specialists about anything from regression and classification to deep learning and recommender systems? In this course, you will get hands-on experience with machine learning from a series of practical case-studies. At the end of the first course you will have studied how to predict house prices based on house-level features, analyze sentiment from user reviews, retrieve documents of interest, recommend products, and search for images. Through hands-on practice with these use cases, you will be able to apply machine learning methods in a wide range of domains. This first course treats the machine learning method as a black box. Using this abstraction, you will focus on understanding tasks of interest, matching these tasks to machine learning tools, and assessing the quality of the output. In subsequent courses, you will delve into the components of this black box by examining models and algorithms. Together, these pieces form the machine learning pipeline, which you will use in developing intelligent applications. Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to: -Identify potential applications of machine learning in practice. -Describe the core differences in analyses enabled by regression, classification, and clustering. -Select the appropriate machine learning task for a potential application. -Apply regression, classification, clustering, retrieval, recommender systems, and deep learning. -Represent your data as features to serve as input to machine learning models. -Assess the model quality in terms of relevant error metrics for each task. -Utilize a dataset to fit a model to analyze new data. -Build an end-to-end application that uses machine learning at its core. -Implement these techniques in Python....

최상위 리뷰

2019년 8월 18일

The course was well designed and delivered by all the trainers with the help of case study and great examples.\n\nThe forums and discussions were really useful and helpful while doing the assignments.

2016년 10월 16일

Very good overview of ML. The GraphLab api wasn't that bad, and also it was very wise of the instructors to allow the use of other ML packages. Overall i enjoyed it very much and also leaned very much

필터링 기준:

Machine Learning Foundations: A Case Study Approach의 2,966개 리뷰 중 2676~2700

교육 기관: SURUTHI T

2020년 7월 5일

more informative

교육 기관: Oscar M

2016년 5월 29일

Very insightfull

교육 기관: Tulasi P D

2020년 7월 15일

it is so useful

교육 기관: Rohit K

2020년 4월 17일

very intersting

교육 기관: shane

2015년 10월 22일

Very practical.

교육 기관: Rohit K S

2020년 9월 30일

Good Course!!

교육 기관: Divyashree

2020년 9월 14일

A good course

교육 기관: ANURAG Y

2021년 11월 30일

good teacher

교육 기관: Rupali G

2017년 11월 2일

good content

교육 기관: André G

2016년 5월 14일

Good course.

교육 기관: 廖敏宏

2020년 9월 24일

Very useful


2020년 9월 18일


교육 기관: HASNA V N

2020년 7월 19일

Good course

교육 기관: Shubham D

2016년 12월 3일

nice course

교육 기관: Le H P

2019년 8월 16일

well done!

교육 기관: Daniel Ø

2016년 1월 18일

very basic

교육 기관: Muhammad A K

2020년 11월 27일

very good

교육 기관: Sayam N

2020년 9월 25일


교육 기관: Aishwarya S

2020년 7월 5일

very nice

교육 기관: Zhen W

2017년 7월 5일

Good ~~~~

교육 기관: Kevin C N

2016년 12월 10일


교육 기관: Oriol P

2016년 3월 30일

Was nice!

교육 기관: Sreemannarayana B

2016년 2월 23일


교육 기관: Oumar D

2016년 2월 21일



2020년 9월 21일

Like it.