À propos de ce cours

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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 70 heures pour terminer
Anglais
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Université de l'Illinois à Urbana-Champaign

Commencez à travailler pour obtenir votre master

Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Accountancy (iMSA) de Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours seront pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

1 heure pour terminer

Course Orientation

1 heure pour terminer
2 vidéos (Total 9 min), 4 lectures, 1 quiz
2 vidéos
Meet Professor Brunner4 min
4 lectures
Syllabus10 min
About the Discussion Forums10 min
Updating Your Profile10 min
Social Media10 min
1 exercice pour s'entraîner
Orientation Quiz30 min
9 heures pour terminer

Module 1: Introduction to Machine Learning

9 heures pour terminer
4 vidéos (Total 47 min), 3 lectures, 2 quiz
4 vidéos
Introduction to Machine Learning14 min
Introduction to Linear Regression14 min
Introduction to k-nn12 min
3 lectures
Module 1 Overview10 min
Lesson 1-1 Readings10 min
Lesson 1-2 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 1 Graded Quiz30 min
Semaine
2

Semaine 2

9 heures pour terminer

Module 2: Fundamental Algorithms

9 heures pour terminer
5 vidéos (Total 52 min), 4 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Introduction to Fundamental Algorithms3 min
Introduction to Logistics Regression14 min
Introduction to Decision Trees15 min
Introduction to Support Vector Machine13 min
4 lectures
Module 2 Overview10 min
Lesson 2-1 Readings10 min
Lesson 2-3 Readings10 min
Lesson 2-4 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Graded Quiz30 min
Semaine
3

Semaine 3

9 heures pour terminer

Module 3: Practical Concepts in Machine Learning

9 heures pour terminer
5 vidéos (Total 40 min), 3 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Introduction to Modeling Success6 min
Introduction to Bagging11 min
Introduction to Boosting9 min
Introduction to ML Pipelines8 min
3 lectures
Module 3 Overview10 min
Lesson 3-1 Readings10 min
Lesson 3-2 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 3 Graded Quiz30 min
Semaine
4

Semaine 4

9 heures pour terminer

Module 4: Overfitting & Regularization

9 heures pour terminer
5 vidéos (Total 48 min), 4 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Introduction to Overfitting4 min
Introduction to Cross-Validation13 min
Introduction to Model-Selection16 min
Introduction to Regularization8 min
4 lectures
Module 4 Overview10 min
Lesson 4-1 Readings10 min
Lesson 4-2 Readings10 min
Lesson 4-3 Readings10 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 4 Graded Quiz30 min

Avis

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Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.