Об этом курсе
Недавно просмотрено: 15,456

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 12 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 12 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 12 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 12 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Classification using Decision Trees and k-NN

8 видео ((всего 46 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
What does a classifier actually do?5мин
Classification in scikit-learn3мин
What are decision trees?6мин
Generalization and overfitting8мин
Classification using k-nearest neighbours8мин
Distance measures8мин
Weekly summary2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Math Review10мин
Scikitlearn documentation for decision trees (Optional)10мин
Scikitlearn documentation for random forests (Optional)10мин
Scikitlearn documentation for k-nearest neighbours (Optional)10мин
2 практического упражнения
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Functions for Fun and Profit

9 видео ((всего 62 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 видео
Optimal line-fitting8мин
Loss and Convexity7мин
Gradient Descent9мин
Nonlinear features and model complexity6мин
Bias and variance tradeoff6мин
Regularizers5мин
Loss for Classification7мин
Weekly summary4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Scikitlearn documentation for linear regression (Optional)10мин
4 практического упражнения
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2мин
The Regression side of Supervised Learning20мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Regression for Classification: Support Vector Machines

6 видео ((всего 34 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Neural Networks9мин
Hinge Loss6мин
Basics of Support Vector Machines6мин
Kernels6мин
Weekly Summary1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Scikitlearn documentation for SVMs (Optional)10мин
2 практического упражнения
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10мин
Неделя
4
1 ч. на завершение

Contrasting Models

8 видео ((всего 46 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Classification assessment6мин
Learning Curves6мин
Testing your models7мин
Cross validation5мин
Parameter tuning and grid search5мин
Model Parameters6мин
Weekly Summary1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Some resources on model assessment (Optional)10мин
1 практическое упражнение
Contrasting Models
4.8
Рецензии: 4Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail

автор: MJOct 30th 2019

Great course! I received so much useful information from AMII.

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.