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

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46 Bewertungen

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 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. 
To be successful, you should have at least beginner-level background in Python programming (e.g., be able to read and code trace existing code, be comfortable with conditionals, loops, variables, lists, dictionaries and arrays). You should have a basic understanding of linear algebra (vector notation) and statistics (probability distributions and mean/median/mode).

This is the final course of the Applied Machine Learning Specialization brought to you by Coursera and the Alberta Machine Intelligence Institute (Amii).

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Dozent

Dozentenbewertung

4,9/5 (10 Bewertungen)

Anna Koop

Senior Scientific Advisor

Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

32.936 Lernende

5 Kurse

von

Alberta Machine Intelligence Institute

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Machine Learning Strategy

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 42 min), 1 Lektüre, 7 Quiz

Woche2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Responsible Machine Learning

2 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 27 min)

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Machine Learning in Production & Planning

2 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 33 min)

8 Videos

Integrating Info Systems4mUsers Break Things3mTime & Space complexity in production5mWhen do I retrain the model?4mLogging ML Model Versioning4mKnowledge Transfer4mReporting Performance to Stakeholders4mWeekly Summary2m

7 praktische Übungen

Integrating Info Systems Review5mComplexity in Production Review5mRetrain the Model Review5mML Versioning Review5mKnowledge Transfer Review5mReporting to Stakeholders Review5mMachine Learning in Production and Planning Review30m

Woche4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Care and Feeding of your Machine Learning System

5 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 45 min)

9 Videos

MLPL Recap9mPost Deployment Challenges6mQuAM Monitoring and Logging5mQuAM Testing5mQuAM Maintenance3mQuAM Updating5mSeparating Datastack from Production3mDashboard Essentials & Metrics Monitoring5mWeekly Summary1m

7 praktische Übungen

Post Deployment Challenges Review5mMonitoring & Logging Review5mTesting Review5mMaintenance Review5mUpdating Review5mSeparating Datastack from Production Review5mDashboard Monitoring Review5m

Bewertungen

4.4

9 Bewertungen

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Top-Bewertungen von OPTIMIZING MACHINE LEARNING PERFORMANCE

von LD28. Aug. 2020

Too bad that few students taking it and I cannot get peer reviews..............

von PZ21. März 2021

One of the finest courses about Machine Learning Optimization. The course walks you through almost all possible scenarios that will need optimization.

von GV10. März 2021

This last course has a great approach of the business applications.

von MB19. Jan. 2022

Very good course! I appreciate the opportunity to learn more from Alberta Machine Intelligence Institute. On the downside, Peer-graded Assignment block our progress on the course.

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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

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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