Цей курс увійшов до 100 найкращих курсів на Coursera на основі його високих рейтингів і великої кількості рейтингів.
Цей курс познайомить студента з прикладним машинним навчанням, зосереджуючись більше на прийомах і методах, ніж на статистиці, що стоїть за цими методами. Курс розпочнеться з обговорення того, чим машинне навчання відрізняється від описової статистики, а також ознайомиться з набором інструментів навчання scikit за допомогою навчального посібника. Буде обговорено питання розмірності даних і буде розглянуто завдання групування даних, а також як оцінити ці групи. Контрольовані підходи до створення
Цей курс познайомить студента з прикладним машинним навчанням, зосереджуючись більше на прийомах і методах, ніж на статистиці, що стоїть за цими методами.
Курс розпочнеться з обговорення того, чим машинне навчання відрізняється від описової статистики, а також ознайомиться з набором інструментів навчання scikit за допомогою навчального посібника.
Буде обговорено питання розмірності даних і буде розглянуто завдання групування даних, а також як оцінити ці групи.
Будуть описані контрольовані підходи до побудови прогнозних моделей, і студенти зможуть застосовувати методи прогнозного моделювання, вивчаючи scikit, одночасно розуміючи проблеми процесу, пов’язані з узагальненням даних (наприклад, перехресна перевірка, переобладнання).
Курс завершиться розглядом більш просунутих методів, таких як побудова ансамблю, і практичних обмежень прогнозних моделей.
До кінця цього курсу студенти зможуть визначити різницю між контрольованою (класифікація) та неконтрольованою (кластеризація) технікою, визначити, яку техніку їм потрібно застосувати для певного набору даних і потреби, особливості дизайну для задоволення цієї потреби і напишіть код Python для виконання аналізу.
Цей курс слід пройти після вступу в науку про дані в Python і прикладного побудови даних, графіків і репрезентації в Python і перед прикладним аналізом тексту в Python і прикладною соціальною аналітикою в Python.
91
Цей модуль знайомить із основними концепціями машинного навчання, завданнями та робочим процесом на прикладі проблеми класифікації на основі методу K-найближчих сусідів і реалізованого за допомогою бібліотеки scikit-learn.
У цьому модулі розглядається ширша різноманітність контрольованих методів навчання для класифікації та регресії, вивчається зв’язок між складністю моделі та ефективністю узагальнення, важливість правильного масштабування ознак і як контролювати складність моделі за допомогою складності моделі. застосування таких методів, як регулярізація щоб уникнути переобладнання. Окрім k-найближчих сусідів, на цьому тижні розглядаються лінійна регресія (регресія за методом найменших квадратів, хребетна, ласо та поліноміальна регресія), логістична регресія, опорні векторні машини, використання перехресної перевірки для оцінки моделі та дерева рішень.
У цьому модулі розглядаються методи оцінки та вибору моделей, які можна використовувати, щоб допомогти зрозуміти та оптимізувати продуктивність ваших моделей машинного навчання.
Цей модуль охоплює більш просунуті методи навчання під керівництвом, включаючи ансамблеві дерева (випадкові ліси, дерева з градієнтним живленням) і нейронні мережі (з додатковим оглядом глибокого навчання). Ви також дізнаєтесь про критичну проблему витоку даних у машинному навчанні та про те, як її виявити та уникнути.
Готуйтеся з дому в найпрестижніших університетах світу.
Якість курсів Coursera підтримують її викладачі, які часто є деканами та мають докторські ступені.
Більше 85% студентів Coursera повідомляють про кар’єрні переваги, такі як підвищення по службі або підвищення зарплати.
Мільйони студентів у всьому світі досягають своїх особистих і професійних цілей за допомогою Coursera.
Coursera пропонує курси від понад 200 провідних університетів і компаній для забезпечення онлайн-навчання по всьому світу. З підпискою на Coursera Plus, ви отримуєте необмежений доступ до понад 90% усіх курсів і найпопулярніших професійних сертифікатів і спеціалізацій на Coursera.
Наука про дані, бізнес і особистий розвиток. Ви можете записатися на кілька курсів одночасно, отримувати необмежену кількість сертифікатів і навчитися затребуваним навичкам роботи, щоб почати, розвиватися і навіть змінити кар’єру.
ДІЗНАЙТЕСЯ, ЯК ОТРИМАТИ НАЙБІЛЬШЕ ТА ЗАКОНОДЖИТИ ПОНАД 500 дол. США ЗА РІЧНОЇ ПІДПИСКИ НА COURSERA PLUS*
*Ви заощаджуєте до 500 доларів США за 12 місяців, коли переходите від 59 доларів США за місячну підписку до річної підписки за акцією. Звичайна річна підписка становить 399 доларів США. За акцією ви заплатите лише 299 доларів США. Дізнайтеся все, натиснувши жовту кнопку.
Доцент
моя особа_додати 234.428 XNUMX XNUMX учнів
мій комп'ютерКурси 3
Місія Мічиганського університету полягає в тому, щоб служити людям Мічигану та світу через перевагу у створенні, передачі інформації, збереженні та застосуванні наукових знань, мистецтва та цінностей, а також у розвитку лідерів і громадян, яким вони кинуть виклик сьогодення і збагатити майбутнє. .
Привіт, чим я можу вам допомогти? Ви зацікавлені в курсі? Про який предмет?
Додати відгук