Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning: Algorithms in the Real World

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709 Bewertungen

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Anna Koop

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Spezialisierung Machine Learning: Algorithms in the Real WorldAlberta Machine Intelligence Institute

Über diesen Kurs

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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.
By the end of the course, you will be able to clearly define a machine learning problem using two approaches. You will learn to survey available data resources and identify potential ML applications. You will learn to take a business need and turn it into a machine learning application. You will prepare data for effective machine learning applications.

This is the first course of the Applied Machine Learning Specialization brought to you by Coursera and the Alberta Machine Intelligence Institute.

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Spezialisierung Machine Learning: Algorithms in the Real World

Stufe „Mittel“

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Englisch

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Dozent

Dozentenbewertung

4,71/5 (184 Bewertungen)

Anna Koop

Senior Scientific Advisor

Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

32.932 Lernende

5 Kurse

von

Alberta Machine Intelligence Institute

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung99%(1,777 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to Machine Learning Applications

3 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 44 min), 6 Lektüren, 2 Quiz

12 Videos

Introduction to the Applied Machine Learning Specialization3mInstructor Introduction1mIntroduction to Course 12mWhat is Artificial Intelligence and Machine Learning?5mWhat about Data Science?3mThe Machine Learning Process4mThe Three Kinds of Machine Learning3mClassification: What is it and how does it work?3mRegression: Fitting lines and predicting numbers3mUnsupervised Learning4mReinforcement Learning6mWeekly Summary1m

6 Lektüren

What about Deep Learning? (supplemental)10mFooling Neural Networks (supplemental)10mHow to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10mLearning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10mInferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10mSemi Supervised Learning (required)10m

2 praktische Übungen

Concepts and Definitions20mIdentifying Machine Learning Techniques10m

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Machine Learning in the Real World

2 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 34 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

8 Videos

Generalization and how machines actually learn6mFeatures and transformations of raw data6mFarmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3mWhat to consider when using your QuAM2mBroad Examples Narrowed Down4mIdentify Business Evaluation4mEverything is a Proxy4mWeekly Summary2m

4 Lektüren

A Brief Introduction into Precision Agriculture10mFarmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10mData is Central to Your ML Problem (required)10mMartin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10m

1 praktische Übung

Machine Learning in the Real World Review

Woche3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Learning Data

1 Stunde zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 34 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

9 Videos

Sources of Training Data3mHow Much Data Do I Need?4mEthical Issues4mBias in Data Sources3mNoise and Sources of Randomness5mImage Classification Example3mData Cleaning: Everybody's favourite task4mWhy you need to set up a Data Pipeline4mWeekly Summary1m

2 Lektüren

Data Protection Laws (required)10mGovernment readings on data privacy (supplemental)10m

1 praktische Übung

Understanding Data for ML

Woche4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Machine Learning Projects

1 Stunde zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 35 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

7 Videos

MLPL Overview5mMLPL as experienced by Farmer Betty3mExploring the process of problem definition7mAssessing your QuAM for use in your Business6mTechnically Assessing the Strength of your QuAM6mDifferent Kinds of Wrong4mWeekly Summary2m

2 Lektüren

Machine Learning Process Lifecycle Explained10mDeep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10m

1 praktische Übung

Understanding Machine Learning Projects

Bewertungen

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161 Bewertungen

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Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO APPLIED MACHINE LEARNING

von VE21. Sep. 2019

I have taken a great deal of knowledge in this course and have applied it to what I have seen in the ML and AI world. This was a great introduction!

von MM28. Okt. 2019

I have really got benefit from this course as a beginner to ML, it gives me the best understanding of ML. I m looking forward to getting into it more efficiently with more practices.

von AA11. Sep. 2019

very comprehensive course on applied machine learning. the most interesting information in this course is business needs for ML and what it's requirement to have a good QuAM.

von YJ30. Juni 2020

one of the best ways to get started in machine learning is by this course. It rather starts with concepts before starting programing

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Über den Spezialisierung Machine Learning: Algorithms in the Real World

This specialization 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 specialization will set you up to define, train, and maintain a successful machine learning application.

Häufig gestellte Fragen

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