À propos de ce cours

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Approx. 9 heures pour terminer
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Sous-titres : Anglais
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Offert par

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Alberta Machine Intelligence Institute

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

Classification using Decision Trees and k-NN

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 46 min), 4 lectures, 2 quiz
8 vidéos
What does a classifier actually do?5 min
Classification in scikit-learn3 min
What are decision trees?6 min
Generalization and overfitting8 min
Classification using k-nearest neighbours8 min
Distance measures8 min
Weekly summary2 min
4 lectures
Math Review10 min
Scikitlearn documentation for decision trees (Optional)10 min
Scikitlearn documentation for random forests (Optional)10 min
Scikitlearn documentation for k-nearest neighbours (Optional)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Functions for Fun and Profit

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 62 min), 1 lecture, 4 quiz
9 vidéos
Optimal line-fitting8 min
Loss and Convexity7 min
Gradient Descent9 min
Nonlinear features and model complexity6 min
Bias and variance tradeoff6 min
Regularizers5 min
Loss for Classification7 min
Weekly summary4 min
1 lecture
Scikitlearn documentation for linear regression (Optional)10 min
4 exercices pour s'entraîner
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2 min
The Regression side of Supervised Learning20 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Regression for Classification: Support Vector Machines

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 34 min), 1 lecture, 2 quiz
6 vidéos
Neural Networks9 min
Hinge Loss6 min
Basics of Support Vector Machines6 min
Kernels6 min
Weekly Summary1 min
1 lecture
Scikitlearn documentation for SVMs (Optional)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10 min
Semaine
4

Semaine 4

1 heure pour terminer

Contrasting Models

1 heure pour terminer
8 vidéos (Total 46 min), 1 lecture, 1 quiz
8 vidéos
Classification assessment6 min
Learning Curves6 min
Testing your models7 min
Cross validation5 min
Parameter tuning and grid search5 min
Model Parameters6 min
Weekly Summary1 min
1 lecture
Some resources on model assessment (Optional)10 min
1 exercice pour s'entraîner
Contrasting Models

Avis

Meilleurs avis pour MACHINE LEARNING ALGORITHMS: SUPERVISED LEARNING TIP TO TAIL

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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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

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  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

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