Об этом курсе

Недавно просмотрено: 18,195
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. 13 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. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Alberta Machine Intelligence Institute

Alberta Machine Intelligence Institute

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Machine Learning Strategy

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 42 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 7 тестов
8 видео
ML Readiness6мин
Risk Mitigation5мин
Experimental Mindset5мин
Build/Buy/Partner7мин
Setting up a Team5мин
Understanding and Communicating Change7мин
Weekly Summary2мин
1 материал для самостоятельного изучения
IP questions10мин
6 практических упражнений
ML Readiness Review10мин
Risk Mitigation Review10мин
Experimental Mindset Review10мин
Build/Buy/Partner Review30мин
Setting up a Team Review5мин
Communicating Change Review5мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Responsible Machine Learning

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 27 мин.))
6 видео
Positive Feedback Loops & Negative Feedback Loops6мин
Metric Design & Observing Behaviours6мин
Secondary Effects of Optimization4мин
Regulatory Concerns3мин
Weekly Summary2мин
6 практических упражнений
AI4Good Review5мин
Feedback Loops Review5мин
Metric Design Review5мин
Secondary effects Review5мин
Regulatory Concerns Review5мин
Responsible Machine Learning Review30мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Machine Learning in Production & Planning

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 33 мин.))
8 видео
Users Break Things3мин
Time & Space complexity in production5мин
When do I retrain the model?4мин
Logging ML Model Versioning4мин
Knowledge Transfer4мин
Reporting Performance to Stakeholders4мин
Weekly Summary2мин
7 практических упражнений
Integrating Info Systems Review5мин
Complexity in Production Review5мин
Retrain the Model Review5мин
ML Versioning Review5мин
Knowledge Transfer Review5мин
Reporting to Stakeholders Review5мин
Machine Learning in Production and Planning Review30мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Care and Feeding of your Machine Learning System

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 45 мин.))
9 видео
MLPL Recap9мин
Post Deployment Challenges6мин
QuAM Monitoring and Logging5мин
QuAM Testing5мин
QuAM Maintenance3мин
QuAM Updating5мин
Separating Datastack from Production3мин
Dashboard Essentials & Metrics Monitoring5мин
Weekly Summary1мин
7 практических упражнений
Post Deployment Challenges Review5мин
Monitoring & Logging Review5мин
Testing Review5мин
Maintenance Review5мин
Updating Review5мин
Separating Datastack from Production Review5мин
Dashboard Monitoring Review5мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе OPTIMIZING MACHINE LEARNING PERFORMANCE

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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.