Об этом курсе

Недавно просмотрено: 32,176
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.
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
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.
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип Alberta Machine Intelligence Institute

Alberta Machine Intelligence Institute

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Classification using Decision Trees and k-NN

4 ч. на завершение
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 практических упражнения
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Functions for Fun and Profit

2 ч. на завершение
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 практических упражнения
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2мин
The Regression side of Supervised Learning20мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Regression for Classification: Support Vector Machines

3 ч. на завершение
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 практических упражнения
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10мин
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Contrasting Models

1 ч. на завершение
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

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MACHINE LEARNING ALGORITHMS: SUPERVISED LEARNING TIP TO TAIL

Посмотреть все отзывы

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

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.