このコースについて

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約9時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

Classification using Decision Trees and k-NN

4時間で修了
8件のビデオ (合計46分), 4 readings, 2 quizzes
8件のビデオ
What does a classifier actually do?5 分
Classification in scikit-learn3 分
What are decision trees?6 分
Generalization and overfitting8 分
Classification using k-nearest neighbours8 分
Distance measures8 分
Weekly summary2 分
4件の学習用教材
Math Review10 分
Scikitlearn documentation for decision trees (Optional)10 分
Scikitlearn documentation for random forests (Optional)10 分
Scikitlearn documentation for k-nearest neighbours (Optional)10 分
2の練習問題
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20 分
2

2

2時間で修了

Functions for Fun and Profit

2時間で修了
9件のビデオ (合計62分), 1 reading, 4 quizzes
9件のビデオ
Optimal line-fitting8 分
Loss and Convexity7 分
Gradient Descent9 分
Nonlinear features and model complexity6 分
Bias and variance tradeoff6 分
Regularizers5 分
Loss for Classification7 分
Weekly summary4 分
1件の学習用教材
Scikitlearn documentation for linear regression (Optional)10 分
4の練習問題
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2 分
The Regression side of Supervised Learning20 分
3

3

3時間で修了

Regression for Classification: Support Vector Machines

3時間で修了
6件のビデオ (合計34分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Neural Networks9 分
Hinge Loss6 分
Basics of Support Vector Machines6 分
Kernels6 分
Weekly Summary1 分
1件の学習用教材
Scikitlearn documentation for SVMs (Optional)10 分
2の練習問題
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10 分
4

4

1時間で修了

Contrasting Models

1時間で修了
8件のビデオ (合計46分), 1 reading, 1 quiz
8件のビデオ
Classification assessment6 分
Learning Curves6 分
Testing your models7 分
Cross validation5 分
Parameter tuning and grid search5 分
Model Parameters6 分
Weekly Summary1 分
1件の学習用教材
Some resources on model assessment (Optional)10 分
1の練習問題
Contrasting Models

Machine Learning: Algorithms in the Real World専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。