À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire

Approx. 9 heures pour terminer

Recommandé : 12 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais
User
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Chief Technology Officers (CTOs)
  • Data Engineers
  • Vice Presidents
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
3 heures pour terminer

Introduction to Machine Learning Applications

12 vidéos (Total 44 min), 6 lectures, 2 quiz
12 vidéos
Instructor Introduction1 min
Introduction to Course 12 min
What is Artificial Intelligence and Machine Learning?5 min
What about Data Science?3 min
The Machine Learning Process4 min
The Three Kinds of Machine Learning3 min
Classification: What is it and how does it work?3 min
Regression: Fitting lines and predicting numbers3 min
Unsupervised Learning4 min
Reinforcement Learning6 min
Weekly Summary1 min
6 lectures
What about Deep Learning? (supplemental)10 min
Fooling Neural Networks (supplemental)10 min
How to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10 min
Learning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10 min
Inferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10 min
Semi Supervised Learning (required)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Concepts and Definitions20 min
Identifying Machine Learning Techniques10 min
Semaine
2
1 heure pour terminer

Machine Learning in the Real World

8 vidéos (Total 34 min), 4 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Features and transformations of raw data6 min
Farmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3 min
What to consider when using your QuAM2 min
Broad Examples Narrowed Down4 min
Identify Business Evaluation4 min
Everything is a Proxy4 min
Weekly Summary2 min
4 lectures
A Brief Introduction into Precision Agriculture10 min
Farmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10 min
Data is Central to Your ML Problem (required)10 min
Martin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10 min
1 exercice pour s'entraîner
Machine Learning in the Real World Review
Semaine
3
1 heure pour terminer

Learning Data

9 vidéos (Total 34 min), 2 lectures, 1 quiz
9 vidéos
How Much Data Do I Need?4 min
Ethical Issues4 min
Bias in Data Sources3 min
Noise and Sources of Randomness5 min
Image Classification Example3 min
Data Cleaning: Everybody's favourite task4 min
Why you need to set up a Data Pipeline4 min
Weekly Summary1 min
2 lectures
Data Protection Laws (required)10 min
Government readings on data privacy (supplemental)10 min
1 exercice pour s'entraîner
Understanding Data for ML
Semaine
4
1 heure pour terminer

Machine Learning Projects

7 vidéos (Total 35 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
MLPL as experienced by Farmer Betty3 min
Exploring the process of problem definition7 min
Assessing your QuAM for use in your Business6 min
Technically Assessing the Strength of your QuAM6 min
Different Kinds of Wrong4 min
Weekly Summary2 min
2 lectures
Machine Learning Process Lifecycle Explained10 min
Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10 min
1 exercice pour s'entraîner
Understanding Machine Learning Projects
4.7
28 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Introduction to Applied Machine Learning

par MMOct 29th 2019

I have really got benefit from this course as a beginner to ML, it gives me the best understanding of ML. I m looking forward to getting into it more efficiently with more practices.

par KSOct 14th 2019

This course will give the actual understanding especially focusing on different types of Machine learning with real examples. I'm so excited to learn more about it.

Enseignant

Avatar

Anna Koop

Senior Scientific Advisor
Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

À propos de Alberta Machine Intelligence Institute

The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

À propos du Spécialisation 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. 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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

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