The course provides a general overview of the main methods in the machine learning field. Starting from a taxonomy of the different problems that can be solved through machine learning techniques, the course briefly presents some algorithmic solutions, highlighting when they can be successful, but also their limitations. These concepts will be explained through examples and case studies.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Artificial Intelligence: an Overview'
от партнера
Об этом курсе
No prerequisites are required: however, having basic statistical notions may help you better understand some considerations.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаЧему вы научитесь
Classify machine learning problems, supervised learning problems and describe the limitations of machine learning techniques in supervised learning
Classify machine learning problems in unsupervised learning, describe the utility of dimensionality reduction techniques
Formulate a sequential decision-making problem, explain what a value function is and describe how to optimize a policy in reinforcement learning
No prerequisites are required: however, having basic statistical notions may help you better understand some considerations.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Week 1 - Supervised Learning
Week 2 - Unsupervised Learning
Week 3 - Reinforcement Learning
Рецензии
- 5 stars66,66 %
- 4 stars19,04 %
- 3 stars14,28 %
Лучшие отзывы о курсе MACHINE LEARNING: AN OVERVIEW
This is an excellent course on Machine learning, very concise and well presented.
Специализация Artificial Intelligence: an Overview: общие сведения

Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.