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中级
完成时间大约为6 小时
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提供方

Alberta Machine Intelligence Institute 徽标

Alberta Machine Intelligence Institute

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 3 小时

Introduction to Machine Learning Applications

完成时间为 3 小时
12 个视频 (总计 44 分钟), 6 个阅读材料, 2 个测验
12 个视频
Instructor Introduction1分钟
Introduction to Course 12分钟
What is Artificial Intelligence and Machine Learning?5分钟
What about Data Science?3分钟
The Machine Learning Process4分钟
The Three Kinds of Machine Learning3分钟
Classification: What is it and how does it work?3分钟
Regression: Fitting lines and predicting numbers3分钟
Unsupervised Learning4分钟
Reinforcement Learning6分钟
Weekly Summary1分钟
6 个阅读材料
What about Deep Learning? (supplemental)10分钟
Fooling Neural Networks (supplemental)10分钟
How to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10分钟
Learning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10分钟
Inferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10分钟
Semi Supervised Learning (required)10分钟
2 个练习
Concepts and Definitions20分钟
Identifying Machine Learning Techniques10分钟
2

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完成时间为 1 小时

Machine Learning in the Real World

完成时间为 1 小时
8 个视频 (总计 34 分钟), 4 个阅读材料, 1 个测验
8 个视频
Features and transformations of raw data6分钟
Farmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3分钟
What to consider when using your QuAM2分钟
Broad Examples Narrowed Down4分钟
Identify Business Evaluation4分钟
Everything is a Proxy4分钟
Weekly Summary2分钟
4 个阅读材料
A Brief Introduction into Precision Agriculture10分钟
Farmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10分钟
Data is Central to Your ML Problem (required)10分钟
Martin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10分钟
1 个练习
Machine Learning in the Real World Review
3

3

完成时间为 1 小时

Learning Data

完成时间为 1 小时
9 个视频 (总计 34 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
How Much Data Do I Need?4分钟
Ethical Issues4分钟
Bias in Data Sources3分钟
Noise and Sources of Randomness5分钟
Image Classification Example3分钟
Data Cleaning: Everybody's favourite task4分钟
Why you need to set up a Data Pipeline4分钟
Weekly Summary1分钟
2 个阅读材料
Data Protection Laws (required)10分钟
Government readings on data privacy (supplemental)10分钟
1 个练习
Understanding Data for ML
4

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完成时间为 1 小时

Machine Learning Projects

完成时间为 1 小时
7 个视频 (总计 35 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
7 个视频
MLPL as experienced by Farmer Betty3分钟
Exploring the process of problem definition7分钟
Assessing your QuAM for use in your Business6分钟
Technically Assessing the Strength of your QuAM6分钟
Different Kinds of Wrong4分钟
Weekly Summary2分钟
2 个阅读材料
Machine Learning Process Lifecycle Explained10分钟
Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10分钟
1 个练习
Understanding Machine Learning Projects

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关于 Machine Learning: Algorithms in the Real World 专项课程

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

常见问题

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    • 课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用,也可以申请助学金。
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  • 此课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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