Über diesen Kurs
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Ca. 12 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 11 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

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Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Researchers
  • Entrepreneurs
  • Product Managers

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Classification using Decision Trees and k-NN

8 Videos (Gesamt 46 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
8 Videos
What does a classifier actually do?5m
Classification in scikit-learn3m
What are decision trees?6m
Generalization and overfitting8m
Classification using k-nearest neighbours8m
Distance measures8m
Weekly summary2m
4 Lektüren
Math Review10m
Scikitlearn documentation for decision trees (Optional)10m
Scikitlearn documentation for random forests (Optional)10m
Scikitlearn documentation for k-nearest neighbours (Optional)10m
2 praktische Übungen
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Functions for Fun and Profit

9 Videos (Gesamt 62 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
9 Videos
Optimal line-fitting8m
Loss and Convexity7m
Gradient Descent9m
Nonlinear features and model complexity6m
Bias and variance tradeoff6m
Regularizers5m
Loss for Classification7m
Weekly summary4m
1 Lektüre
Scikitlearn documentation for linear regression (Optional)10m
4 praktische Übungen
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2m
The Regression side of Supervised Learning20m
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Regression for Classification: Support Vector Machines

6 Videos (Gesamt 34 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Neural Networks9m
Hinge Loss6m
Basics of Support Vector Machines6m
Kernels6m
Weekly Summary1m
1 Lektüre
Scikitlearn documentation for SVMs (Optional)10m
2 praktische Übungen
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10m
Woche
4
1 Stunde zum Abschließen

Contrasting Models

8 Videos (Gesamt 46 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
8 Videos
Classification assessment6m
Learning Curves6m
Testing your models7m
Cross validation5m
Parameter tuning and grid search5m
Model Parameters6m
Weekly Summary1m
1 Lektüre
Some resources on model assessment (Optional)10m
1 praktische Übung
Contrasting Models
4.8
4 BewertungenChevron Right

Top-Bewertungen von Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail

von MJOct 30th 2019

Great course! I received so much useful information from AMII.

Dozent

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Anna Koop

Senior Scientific Advisor
Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

Über 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 research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

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. After completing all four courses, you will have gone through the entire process of building a machine learning project. You will be able to clearly define a machine learning problem, identify appropriate data, train a classification algorithm, improve your results, and deploy it in the real world. You will also be able to anticipate and mitigate common pitfalls in applied machine learning....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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