Об этом курсе

Недавно просмотрено: 15,413
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Statistical AnalysisMachine LearningPython ProgrammingComputer ProgrammingLinear Algebra
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 12 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Alberta Machine Intelligence Institute

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

What Does Good Data look like?

2 ч. на завершение
11 видео ((всего 65 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
Business Understanding and Problem Discovery9мин
No Free Lunch Theorem5мин
Exploring the process of problem definition7мин
Data Acquisition and Understanding8мин
Metadata Matters5мин
Dealing with Multimodal Data2мин
Features and transformations of raw data6мин
Identifying Data from Problem5мин
Case Study: Problem from Data6мин
Weekly Summary What does good data look like?4мин
2 материала для самостоятельного изучения
Machine Learning Process Lifecycle Review10мин
Match Data to the needs of the learning Algorithm10мин
3 практических упражнения
Business Understanding and Problem Discovery (BUPD) Review10мин
Data Acquisition and Understanding Review10мин
Module 1 Quiz30мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Preparing your Data for Machine Learning Success

2 ч. на завершение
11 видео ((всего 61 мин.))
11 видео
Converting to Useful Forms7мин
Data Quality5мин
How Much Data Do I Need?4мин
Everything has to be Numbers6мин
Types of Data5мин
Aligning Similar Data4мин
Imputing Missing Values7мин
Data Transformations7мин
Weekly Summary: Preparing your Data for Machine Learning Success1мин
Data Cleaning: Everybody's favourite task4мин
4 практических упражнения
Data Warehousing Review10мин
Everything has to be Numbers Review10мин
Types of Data Review10мин
Module 2 Quiz30мин
Неделя
3

Неделя 3

6 ч. на завершение

Feature Engineering for MORE Fun & Profit

6 ч. на завершение
8 видео ((всего 45 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 видео
Useful/Useless Features6мин
How Many Features?5мин
What is Unsupervised Learning6мин
Feature Selection7мин
Feature Extraction2мин
Transfer Learning7мин
Weekly Summary: Feature Engineering for MORE Fun & Profit1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Possibilities for Text Features10мин
Word Embeddings10мин
3 практических упражнения
Understanding Features30мин
Building Good Features30мин
Understanding Transfer Learning30мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Bad Data

2 ч. на завершение
9 видео ((всего 48 мин.))
9 видео
Generalization and how machines actually learn6мин
Bias in Data Sources3мин
Bias and variance tradeoff6мин
Outliers5мин
Skewed Distributions7мин
Badness Multipliers4мин
Live Data Danger6мин
Weekly Summary: Bad Data1мин
4 практических упражнения
Mistakes Computers Make10мин
Data: Skewed Distributions10мин
Live Data Dangers10мин
Module 4 Quiz30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DATA FOR MACHINE LEARNING

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning: Algorithms in the Real World: общие сведения

Machine Learning: Algorithms in the Real World

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.