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Machine Learning: Algorithms in the Real World専門講座
Machine Learning Real World Applications. Master techniques for implementing a machine learning project
提供:


学習内容
Clearly define an ML problem
Survey available data resources and identify potential ML applications
Prepare data for effective ML applications
Take a business need and turn it into a machine learning application
習得するスキル
この専門講座について
We recommend a background in analytics, math (linear algebra, matrix multiplication), statistics and beginner level python programming.
We recommend a background in analytics, math (linear algebra, matrix multiplication), statistics and beginner level python programming.
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

この専門講座には4コースあります。
Introduction to Applied Machine Learning
This course 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 course will introduce you to problem definition and data preparation in a machine learning project.
Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail
This course takes you from understanding the fundamentals of a machine learning project. Learners will understand and implement supervised learning techniques on real case studies to analyze business case scenarios where decision trees, k-nearest neighbours and support vector machines are optimally used. Learners will also gain skills to contrast the practical consequences of different data preparation steps and describe common production issues in applied ML.
Data for Machine Learning
This course is all about data and how it is critical to the success of your applied machine learning model. Completing this course will give learners the skills to:
Optimizing Machine Learning Performance
This course synthesizes everything your have learned in the applied machine learning specialization. You will now walk through a complete machine learning project to prepare a machine learning maintenance roadmap. You will understand and analyze how to deal with changing data. You will also be able to identify and interpret potential unintended effects in your project. You will understand and define procedures to operationalize and maintain your applied machine learning model. By the end of this course you will have all the tools and understanding you need to confidently roll out a machine learning project and prepare to optimize it in your business context.
提供:

Alberta Machine Intelligence Institute
The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based
よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか?
学資援助はありますか?
無料でコースを受講できますか?
このコースは100%オンラインで提供されますか?実際に出席する必要のあるクラスはありますか?
専門講座を修了するのにどのくらいの期間かかりますか?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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。