Об этом курсе
Недавно просмотрено: 11,560

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часов на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 15 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Statistical AnalysisMachine LearningPython ProgrammingComputer ProgrammingLinear Algebra
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Data Scientists
  • Researchers
  • Project Managers
  • Consultants
  • Software Engineers

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часов на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 15 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

What Does Good Data look like?

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
2 ч. на завершение

Preparing your Data for Machine Learning Success

11 видео ((всего 61 мин.)), 4 тестов
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
5 ч. на завершение

Feature Engineering for MORE Fun & Profit

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 Features6мин
Building Good Features6мин
Understanding Transfer Learning4мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Bad Data

9 видео ((всего 48 мин.)), 4 тестов
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

Преподаватели

Avatar

Anna Koop

Senior Scientific Advisor
Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

О Alberta Machine Intelligence Institute

The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

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

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....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.