このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
中級レベル

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

約38時間で修了
英語

学習内容

  • 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.

習得するスキル

  • Dimensionality Reduction
  • Unsupervised Learning
  • Cluster Analysis
  • Recommender Systems
  • Matrix Factorization
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
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中級レベル

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コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder) の100%オンラインの Master of Science in Data Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

9時間で修了

Unsupervised Learning Intro

9時間で修了
3件のビデオ (合計34分), 9 学習用教材, 4 個のテスト
2

2

8時間で修了

Clustering

8時間で修了
2件のビデオ (合計23分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
3

3

8時間で修了

Recommender System

8時間で修了
4件のビデオ (合計37分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
4

4

14時間で修了

Matrix Factorization

14時間で修了
5件のビデオ (合計55分), 1 学習用教材, 2 個のテスト

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python専門講座について

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。