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

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

4.6
별점
13,101개의 평가

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

BL

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

PM

2019년 8월 18일

The course was well designed and delivered by all the trainers with the help of case study and great examples.

The forums and discussions were really useful and helpful while doing the assignments.

필터링 기준:

Machine Learning Foundations: A Case Study Approach의 3,049개 리뷰 중 2976~3000

교육 기관: Evlampi H

•

2015년 11월 5일

교육 기관: shanky s

•

2021년 4월 26일

교육 기관: Simone V

•

2022년 4월 21일

교육 기관: Piotr T

•

2015년 10월 6일

교육 기관: David F

•

2015년 12월 2일

교육 기관: Patryk H

•

2015년 10월 14일

교육 기관: Elgardo E

•

2020년 5월 29일

교육 기관: David H

•

2015년 10월 31일

교육 기관: Zuozhi W

•

2017년 2월 7일

교육 기관: Suhasini L

•

2020년 9월 4일

교육 기관: ashish s g

•

2017년 2월 15일

교육 기관: Mark F

•

2015년 12월 19일

교육 기관: De V d P

•

2022년 3월 13일

교육 기관: Najmeh R

•

2016년 10월 4일

교육 기관: Jason S

•

2021년 8월 24일

교육 기관: tiafvoonug k x

•

2016년 1월 6일

교육 기관: Jianfeng G

•

2022년 5월 28일

교육 기관: Ishank C

•

2020년 6월 6일

교육 기관: Satyam N

•

2018년 3월 26일

교육 기관: Paolo G

•

2021년 4월 18일

교육 기관: Gencho Z

•

2022년 10월 1일

교육 기관: Mohamed T K

•

2020년 6월 26일

교육 기관: Richard M

•

2021년 7월 4일

교육 기관: Raza K

•

2020년 4월 5일

교육 기관: M D 1

•

2022년 2월 27일

Coursera Footer

경력을 시작하거나 쌓기

인기 있는 주제 찾아보기

인기 강좌 및 문서

온라인으로 학위 또는 자격증 취득

Coursera

커뮤니티

기타

어디에서나 학습
Placeholder
Placeholder
Placeholder