Starting from a history of machine learning, we discuss why neural networks today perform so well in a variety of data science problems. We then discuss how to set up a supervised learning problem and find a good solution using gradient descent. This involves creating datasets that permit generalization; we talk about methods of doing so in a repeatable way that supports experimentation. Course Objectives: Identify why deep learning is currently popular Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics Mitigate common problems that arise in machine learning Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets COMPLETION CHALLENGE Complete any GCP specialization from November 5 - November 30, 2019 for an opportunity to receive a GCP t-shirt (while supplies last). Check Discussion Forums for details.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform'
Launching into Machine Learning
от партнера
Приобретаемые навыки
Программа курса: что вы изучите
Introduction
In this course you’ll get foundational ML knowledge so that you understand the terminology that we use throughout the specialization. You will also learn practical tips and pitfalls from ML practitioners here at Google and walk away with the code and the knowledge to bootstrap your own ML models.
Practical ML
In this module, we will introduce some of the main types of machine learning and review the history of ML leading up to the state of the art so that you can accelerate your growth as an ML practitioner.
Optimization
In this module we will walk you through how to optimize your ML models.
Generalization and Sampling
Now it’s time to answer a rather weird question: when is the most accurate ML model not the right one to pick? As we hinted at in the last module on Optimization -- simply because a model has a loss metric of 0 for your training dataset does not mean it will perform well on new data in the real world.
43%
44%
29%
Лучшие отзывы о курсе Launching into Machine Learning
This is an awesome module. It will open up so much inside story of ML process which is core of the topic with such a simplicity. It greatly increases my interest into this topic and this course :)
Good course, covering all the basics about machine learning and most importantly, everything that surrounds an ml project and you need to take into account to make your ml project successful.
О Google Cloud
Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform: общие сведения
Часто задаваемые вопросы
Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.
Когда я получу сертификат о прохождении курса?
Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.
Почему я не могу прослушать этот курс?
Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
