이 전문 분야 정보

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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.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 4개월 필요
매주 2시간 권장
영어
자막: 영어
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이 전문 분야에는 4개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Introduction to Applied Machine Learning

4.7
별점
344개의 평가
92개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail

4.7
별점
125개의 평가
24개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Data for Machine Learning

4.5
별점
43개의 평가
10개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Optimizing Machine Learning Performance

4.6
별점
12개의 평가
3개의 리뷰

제공자:

Alberta Machine Intelligence Institute 로고

Alberta Machine Intelligence Institute

자주 묻는 질문

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  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있으며 강좌를 완료하면 인증서가 발급됩니다. 강좌 내용을 읽고 보기만 원한다면 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다. 수업료를 지급하기 어려운 경우, 재정 지원을 신청할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • We recommend a background in analytics, math (linear algebra, matrix multiplication), statistics and beginner level python programming.

  • We recommend taking the courses in sequential order.

  • You will earn a specialization certificate from Coursera however you will not receive any University of Alberta credits.

  • By the end of the specialization, you will be able to understand and manage 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.

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