このコースについて

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習得するスキル

Regression AnalysisSupervised LearningLinear RegressionRidge RegressionMachine Learning (ML) Algorithms
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IBM

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Introduction to Supervised Machine Learning and Linear Regression

2時間で修了
9件のビデオ (合計77分), 3 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
Introduction to Supervised Machine Learning: What is Machine Learning?4 分
Introduction to Supervised Machine Learning: Types of Machine Learning10 分
Supervised Machine Learning for Interpretation and Prediction12 分
Regression and Classification Examples7 分
Introduction to Linear Regression12 分
Linear Regression Demo - Part110 分
Linear Regression Demo - Part211 分
Linear Regression Demo - Part34 分
3件の学習用教材
Course Prerequisites4 分
Linear Regression Demo (Activity)10 分
Summary/Review4 分
3の練習問題
Check for Understanding15 分
Check for Understanding15 分
End of Module Quiz20 分
2

2

4時間で修了

Data Splits and Cross Validation

4時間で修了
12件のビデオ (合計116分), 3 readings, 4 quizzes
12件のビデオ
Training and Test Splits Lab - Part 17 分
Training and Test Splits Lab - Part 216 分
Training and Test Splits Lab - Part 310 分
Training and Test Splits Lab - Part 45 分
Cross Validation11 分
Cross Validation Demo - Part 110 分
Cross Validation Demo - Part 28 分
Cross Validation Demo - Part 311 分
Cross Validation Demo - Part 410 分
Cross Validation Demo - Part 56 分
Polynomial Regression7 分
3件の学習用教材
Training and Test Splits Demo10 分
Cross Validation Demo10 分
Summary/Review4 分
4の練習問題
Check for Understanding15 分
Check for Understanding15 分
Check for Understanding30 分
End of Module Quiz15 分
3

3

5時間で修了

Regression with Regularization Techniques: Ridge, LASSO, and Elastic Net

5時間で修了
11件のビデオ (合計126分), 3 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
Regularization and Model Selection7 分
Ridge Regression8 分
LASSO Regression12 分
Polynomial Features and Regularization Demo - Part 120 分
Polynomial Features and Regularization Demo - Part 211 分
Polynomial Features and Regularization Demo - Part 310 分
Further details of regularization14 分
Details of Regularization - Part 18 分
Details of Regularization - Part 29 分
Details of Regularization - Part 39 分
3件の学習用教材
Polynomial Features and Regularization Demo10 分
Details of Regularization Demo10 分
Summary/Review10 分
2の練習問題
Check for Understanding15 分
End of Module Quiz15 分

IBM Introduction to Machine Learning専門講座について

This specialization will help you realize the potential of machine learning in a business setting. There will be a focus on helping you gain the skills that will help you succeed in a career in machine learning and data science. You will be able to realize the potential of machine learning and artificial intelligence in different business scenarios. You will also be able to identify when to use machine learning to explain certain behaviors and when to use it to predict future outcomes. You will also learn how to evaluate your machine learning models and to incorporate best practices....
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よくある質問

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。