In the third course of the Deep Learning Specialization, you will learn how to build a successful machine learning project and get to practice decision-making as a machine learning project leader.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Глубокое обучение'
от партнера


Об этом курсе
At the rate of 5 hours a week, it typically takes 4 weeks to complete this course.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- Deep Learning
- Inductive Transfer
- Machine Learning
- Multi-Task Learning
- Decision-Making
At the rate of 5 hours a week, it typically takes 4 weeks to complete this course.
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
ML Strategy
ML Strategy
Рецензии
- 5 stars82,85 %
- 4 stars13,72 %
- 3 stars2,81 %
- 2 stars0,47 %
- 1 star0,13 %
Лучшие отзывы о курсе STRUCTURING MACHINE LEARNING PROJECTS
Really a good course with mostly the theoretical knowledge on some aspects to reuse your model as well as some error analysis. Thoroughly taught with lots of real-life examples, thanks to Andrew Ng.
I am glad I took this class. There are a lot of things think about with respect to structuring your M/L project. Fortunately, it is not as mysterious as people often claim...but it is very nuanced.
Loved the course, and the simulation was great. Doing an actual transfer learning programming exercise in TensorFlow could be an awesome addition.
Best & thanks again for an awesome course!
Eric
Useful to know what are the steps that should be taken after obtaining results. Tho there isn't much information regarding making machine learning projects here (ie. there isn't any hands on project)
Специализация Глубокое обучение: 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.