Über diesen Kurs
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Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 9 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch
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Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Data Scientists
  • Researchers
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

What does Good Data Look Like?

10 Videos (Gesamt 63 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
No Free Lunch Theorum5m
Exploring the process of problem definition7m
DAU8m
Metada Matters5m
Multimodal Data2m
Features and transformations of raw data6m
Identifying Data from Problem5m
Case Study:Problem from Data6m
Weekly Summary4m
2 Lektüren
MLPL Review10m
Match Data to the needs of the learning Algorithm10m
2 praktische Übungen
BUPD Review
DAU Review
Woche
2
1 Stunde zum Abschließen

Preparing your Data for ML Success

11 Videos (Gesamt 61 min), 3 Quiz
11 Videos
Converting to Useful Forms7m
Data Quality5m
How Much Data Do I Need?4m
Everything has to be Numbers6m
Types of Data5m
Aligning Similar Data4m
Imputing Missing Values7m
Data Transformations7m
Weekly Summary1m
Data Cleaning: Everybody's favourite task4m
3 praktische Übungen
Data Warehousing Review
Everything has to be numbers Review
Types of Data Review
Woche
3
1 Stunde zum Abschließen

Feature Engineering for MORE Fun and Profit

8 Videos (Gesamt 45 min), 2 Lektüren
8 Videos
Useful/Useless Features6m
How many Features?5m
What is UnsupervisedLearning?6m
Feature Selection7m
Feature Extraction2m
Transfer Learning7m
Weekly Summary1m
2 Lektüren
Possibilities for Text Features10m
Word Embeddings10m
Woche
4
1 Stunde zum Abschließen

Bad Data

9 Videos (Gesamt 48 min), 3 Quiz
9 Videos
Generalization and how machines actually learn6m
Bias in Data Sources3m
Bias and variance tradeoff6m
Outliers5m
Skewed Distribution7m
Badness Multipliers4m
Live Data Danger6m
Weekly Summary1m
3 praktische Übungen
Mistakes Computers Make
Skewed Distributions Review
Live Data Danger Review

Dozent

Avatar

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.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..