このコースについて

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中級レベル
約7時間で修了
英語
字幕:英語

学習内容

  • Understand the definitions of simple error measures (e.g. MSE, accuracy, precision/recall).

  • Evaluate the performance of regressors / classifiers using the above measures.

  • Understand the difference between training/testing performance, and generalizability.

  • Understand techniques to avoid overfitting and achieve good generalization performance.

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提供:

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カリフォルニア大学サンディエゴ校

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Week 1: Diagnostics for Data

2時間で修了
6件のビデオ (合計49分), 4 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
Motivation Behind the MSE8 分
Regression Diagnostics: MSE and R²6 分
Over- and Under-Fitting6 分
Classification Diagnostics: Accuracy and Error11 分
Classification Diagnostics: Precision and Recall12 分
4件の学習用教材
Syllabus10 分
Setting Up Your System10 分
(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10 分
Course Materials10 分
3の練習問題
Review: Regression Diagnostics8 分
Review: Classification Diagnostics4 分
Diagnostics for Data30 分
2

2

2時間で修了

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

2時間で修了
4件のビデオ (合計35分)
4件のビデオ
Model Complexity and Regularization10 分
Adding a Regularizer to our Model, and Evaluating the Regularized Model8 分
Evaluating Classifiers for Ranking4 分
4の練習問題
Review: Setting Up a Codebase2 分
Review: Regularization5 分
Review: Evaluating a Model5 分
Codebases, Regularization, and Evaluating a Model45 分
3

3

1時間で修了

Week 3: Validation and Pipelines

1時間で修了
4件のビデオ (合計24分)
4件のビデオ
“Theorems” About Training, Testing, and Validation8 分
Implementing a Regularization Pipeline in Python5 分
Guidelines on the Implementation of Predictive Pipelines5 分
3の練習問題
Review: Validation4 分
Review: Predictive Pipelines6 分
Predictive Pipelines20 分
4

4

2時間で修了

Final Project

2時間で修了
2 readings
2件の学習用教材
Project Description10 分
Where to Find Datasets10 分

Python Data Products for Predictive Analytics専門講座について

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。