- Перегляд програм
Рекомендовані програми
- Блог
Останнє в AulaPro
Udemy в просуванні
- Улюблений
- оцініть цей курс
- Поділіться цим курсом
- Звіт
- Дізнайтеся більше про цей курс
- Список претензій
- Попередня
- наступний
Освітня платформа
Обмежені за часом знижки
ОСНОВНА КАТЕГОРІЯ(И) ЦЬОГО КУРСУ
Подяка за цей курс
Цей курс увійшов до 100 найкращих курсів на Coursera на основі його високих рейтингів і великої кількості рейтингів.
ПРО ЦЕЙ КУРС
Цей курс поглинає основи машинного навчання за допомогою знайомої та доступної мови програмування Python. У цьому курсі ми розглянемо два основні компоненти: По-перше, ви дізнаєтеся про мету машинного навчання та про те, як воно застосовується до реального світу. По-друге, ви отримаєте огляд тем машинного навчання, як-от навчання з наглядом і навчання без нагляду, оцінка моделі та алгоритми машинного навчання. У цьому курсі ви будете практикуватися на прикладах із життя.
ОПИС
Цей курс поглинає основи машинного навчання за допомогою знайомої та доступної мови програмування Python.
У цьому курсі ми розглянемо два основні компоненти: По-перше, ви дізнаєтеся про мету машинного навчання та про те, як воно застосовується до реального світу.
По-друге, ви отримаєте огляд тем машинного навчання, таких як контрольоване та неконтрольоване навчання, оцінка моделі та алгоритми машинного навчання.
У цьому курсі ви потренуєтеся на прикладах машинного навчання з реального життя і побачите, як воно впливає на суспільство так, як ви, можливо, не здогадувалися.
Просто приділяючи кілька годин на тиждень протягом наступних кількох тижнів, ось що ви отримаєте.
1) Нові навички, які можна додати до свого резюме, такі як регресія, класифікація, кластеризація, навчання sci-kit та SciPy 2) Нові проекти, які ви можете додати до свого портфоліо, зокрема виявлення раку, прогнозування економічних тенденцій, відтік клієнтів, механізми рекомендацій та набагато більше.
3) Сертифікат машинного навчання, щоб підтвердити ваші знання та поділитися ним будь-де онлайн або офлайн, як-от профілі LinkedIn і соціальні мережі.
Якщо ви вирішите пройти цей курс і отримати сертифікат Coursera, ви також отримаєте цифровий значок IBM після успішного завершення курсу.
ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦЬОГО КУРСУ
-
Створено:Coursera
-
Позиція 100 найкращих платформних курсів:
57
ЗМІСТ ЦЬОГО КУРСУ
Цього тижня ви дізнаєтеся про застосування машинного навчання в різних сферах, таких як охорона здоров’я, банківська справа, телекомунікації тощо. Ви отримаєте огляд тем машинного навчання, таких як контрольоване та неконтрольоване навчання, а також використання кожного алгоритму. Крім того, ви розумієте переваги використання бібліотек Python для впровадження моделей машинного навчання.
На цьому тижні ви отримаєте короткий вступ до регресії. Ви дізнаєтеся про лінійну, нелінійну, просту та множинну регресію та їх застосування. Застосуйте всі ці методи до двох різних наборів даних у лабораторній частині. Крім того, ви дізнаєтеся, як оцінити свою регресійну модель і розрахувати її точність.
На цьому тижні ви дізнаєтеся про техніку сортування. Потренуйтеся з різними алгоритмами класифікації, такими як KNN, дерева рішень, логістична регресія та SVM. Крім того, ви дізнаєтеся про плюси і мінуси кожного методу, а також про різні показники точності класифікації.
У цьому розділі ви дізнаєтесь про різні підходи до кластеризації. Ви дізнаєтесь, як використовувати кластеризацію для сегментації клієнтів, групування однакових транспортних засобів, а також групування метеостанцій. Він складається з 3 основних типів кластеризації, включаючи кластеризацію на основі розділів, ієрархічну кластеризацію та кластеризацію на основі щільності.
У цьому модулі ви дізнаєтеся про рекомендаційні системи. Спочатку ви познайомитеся з основною ідеєю механізмів рекомендацій, потім ви зрозумієте два основних типи механізмів рекомендацій, а саме фільтрацію на основі вмісту та фільтрацію для співпраці.
Перевага
Основні моменти курсів Coursera
провідні університети
Готуйтеся з дому в найпрестижніших університетах світу.
викладачі з к.т.н
Якість курсів Coursera підтримують її викладачі, які часто є деканами та мають докторські ступені.
Ріст
Більше 85% студентів Coursera повідомляють про кар’єрні переваги, такі як підвищення по службі або підвищення зарплати.
+ 45 мільйонів
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 239 доларів США. Дізнайтеся все, натиснувши жовту кнопку.
Дізнайтеся, як:
години)
хв
сек.
реклама
Інші відповідні дані
САІД АГАБОЗОРГІ
Рейтинг інструктора 4,7/5 (1.374 оцінок)Інформація
Ph.D., старший Data Scientist
моя особа_додати 211.472 XNUMX XNUMX учнів
мій комп'ютерКурси 4
Часті питання
МЕТОДОЛОГІЯ
РІВЕНЬ НАВЧАННЯ
реклама
ДЕТАЛІ КУРСУ
- ГРАФІК ДОСТАВКИ: Навчайтеся у власному темпі та доступності
- ГОДИНИ ВІДЕО: прибл. На виконання 21 годин
- ЧАС ДОСТУПУ Доступ до вмісту після завершення курсу
Хто розробляє цей курс?
IBM
IBM є світовим лідером у трансформації бізнесу за допомогою відкритої гібридної хмарної платформи та ШІ, яка обслуговує клієнтів у понад 170 країнах світу. Сьогодні 47 із 50 компаній зі списку Fortune 50 покладаються на IBM Cloud для ведення свого бізнесу, а IBM Watson Enterprise AI наполегливо працює над понад 30.000 28 залучень. IBM також є однією з провідних світових корпоративних дослідницьких організацій, яка XNUMX років поспіль є лідером у галузі патентів. Перш за все, керуючись принципами довіри та прозорості та підтримки більш інклюзивного суспільства, IBM прагне бути відповідальним технологічним новатором і силою добра у світі.
НОВИЙ
Додати відгук