In this course, we’ll learn about more advanced machine learning methods that are used to tackle problems in the supply chain. We’ll start with an overview of the different ML paradigms (regression/classification) and where the latest models fit into these breakdowns. Then, we’ll dive deeper into some of the specific techniques and use cases such as using neural networks to predict product demand and random forests to classify products. An important part to using these models is understanding their assumptions and required preprocessing steps. We’ll end with a project incorporating advanced techniques with an image classification problem to find faulty products coming out of a machine.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning for Supply Chains
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Über diesen Kurs
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Kurs 3 von 4 in
Stufe „Mittel“
It is reccomended that you finish the first two courses in the speciliation before trying this one.
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Natural Language Processing
- Machine Learning
- Bias–Variance Tradeoff
- Supply Chain
- Image Analysis
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Machine Learning in the Supply Chain
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 11 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
14 Stunden zum Abschließen
A Classical AI Approach
14 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 9 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
Images and Text
3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 19 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Final Project: Detecting Anomalies with Image Classification
4 Stunden zum Abschließen
Über den Spezialisierung Machine Learning for Supply Chains
Häufig gestellte Fragen
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