Об этом курсе

Недавно просмотрено: 19 986
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

Прибл. 38 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Explain what unsupervised learning is, and list methods used in unsupervised learning.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

  • List and explain algorithms for various matrix factorization methods, and what each is used for.

Приобретаемые навыки

  • Dimensionality Reduction
  • Unsupervised Learning
  • Cluster Analysis
  • Recommender Systems
  • Matrix Factorization
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn.

Прибл. 38 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Колорадский университет в Боулдере

Сделайте шаг навстречу диплому.

Этот курс входит в дипломную онлайн-программу, предлагаемую университетом Колорадский университет в Боулдере. Если вы зарегистрируетесь на курс с зачетными единицами вне дипломной программы через университет и пройдете его онлайн, зачетные единицы за него можно будет учесть в дипломной программе университета CU-Boulder. Для этого необходимо просто подать заявку через университет.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Неделя 1
9 ч. на завершение

Unsupervised Learning Intro

9 ч. на завершение
3 видео ((всего 34 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
Неделя
2
Неделя 2
8 ч. на завершение

Clustering

8 ч. на завершение
2 видео ((всего 23 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Неделя
3
Неделя 3
8 ч. на завершение

Recommender System

8 ч. на завершение
4 видео ((всего 37 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
4
Неделя 4
14 ч. на завершение

Matrix Factorization

14 ч. на завершение
5 видео ((всего 55 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

Специализация Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python: общие сведения

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.