Structuring Machine Learning Projects

Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning

4.8
étoiles
46,956 évaluations
•
5,394 avis

Andrew Ng +2 enseignants de plus
Enseignants de premier plan

343 651 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Deep Learningdeeplearning.ai

À propos de ce cours

192 277 consultations récentes

In the third course of the Deep Learning Specialization, you will learn how to build a successful machine learning project and get to practice decision-making as a machine learning project leader. 
By the end, you will be able to diagnose errors in a machine learning system; prioritize strategies for reducing errors; understand complex ML settings, such as mismatched training/test sets, and comparing to and/or surpassing human-level performance; and apply end-to-end learning, transfer learning, and multi-task learning.

This is also a standalone course for learners who have basic machine learning knowledge. This course draws on Andrew Ng’s experience building and shipping many deep learning products. If you aspire to become a technical leader who can set the direction for an AI team, this course provides the "industry experience" that you might otherwise get only after years of ML work experience.
 
The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI.

Résultats de carrière des étudiants

32%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

34%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Deep Learning

Niveau débutant

At the rate of 5 hours a week, it typically takes 4 weeks to complete this course.

Approx. 6 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol

Compétences que vous acquerrez

Deep LearningInductive TransferMachine LearningMulti-Task LearningDecision-Making

Résultats de carrière des étudiants

32%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

34%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Deep Learning

Niveau débutant

At the rate of 5 hours a week, it typically takes 4 weeks to complete this course.

Approx. 6 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol

Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4,92/5 (2 189 notes)

Offert par

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu97%(30,712 notes)

Semaine

Semaine 1

3 heures pour terminer

ML Strategy (1)

Streamline and optimize your ML production workflow by implementing strategic guidelines for goal-setting and applying human-level performance to help define key priorities.

3 heures pour terminer

13 vidéos (Total 100 min), 3 lectures, 1 quiz

13 vidéos

Why ML Strategy2 min

Orthogonalization10 min

Single Number Evaluation Metric7 min

Satisficing and Optimizing Metric5 min

Train/Dev/Test Distributions6 min

Size of the Dev and Test Sets5 min

When to Change Dev/Test Sets and Metrics?11 min

Why Human-level Performance?5 min

Avoidable Bias6 min

Understanding Human-level Performance11 min

Surpassing Human-level Performance6 min

Improving your Model Performance4 min

Andrej Karpathy Interview15 min

3 lectures

Connect with your Mentors and Fellow Learners on Discourse!10 min

Lectures in PDF1 min

Machine Learning Flight Simulator2 min

1 exercice pour s'entraîner

Bird Recognition in the City of Peacetopia (Case Study)45 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

ML Strategy (2)

Develop time-saving error analysis procedures to evaluate the most worthwhile options to pursue and gain intuition for how to split your data and when to use multi-task, transfer, and end-to-end deep learning.

3 heures pour terminer

11 vidéos (Total 132 min), 2 lectures, 1 quiz

11 vidéos

Carrying Out Error Analysis10 min

Cleaning Up Incorrectly Labeled Data13 min

Build your First System Quickly, then Iterate6 min

Training and Testing on Different Distributions10 min

Bias and Variance with Mismatched Data Distributions18 min

Addressing Data Mismatch10 min

Transfer Learning11 min

Multi-task Learning12 min

What is End-to-end Deep Learning?11 min

Whether to use End-to-end Deep Learning10 min

Ruslan Salakhutdinov Interview17 min

2 lectures

Lectures in PDF1 min

Acknowledgments10 min

1 exercice pour s'entraîner

Autonomous Driving (Case Study)45 min

Avis

4.8

5394 avis

5 stars
82,71 %
4 stars
13,86 %
3 stars
2,81 %
2 stars
0,47 %
1 star
0,13 %

Meilleurs avis pour STRUCTURING MACHINE LEARNING PROJECTS

par JB1 juil. 2020

While the information from this course was awesome I would've liked some hand on projects to get the information running. Nonetheless, the two simulation task were the best (more would've been neat!).

par EK27 déc. 2017

Loved the course, and the simulation was great. Doing an actual transfer learning programming exercise in TensorFlow could be an awesome addition. Best & thanks again for an awesome course!\n\nEric

par MG30 mars 2020

It is very nice to have a very experienced deep learning practitioner showing you the "magic" of making DNN works. That is usually passed from Professor to graduate student, but is available here now.

par TG1 déc. 2020

I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysis and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.

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À propos du Spécialisation Deep Learning

The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build and train neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. Get ready to master theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow and tackle real-world cases such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing, and more. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to take the definitive step in the world of AI by helping you gain the knowledge and skills to level up your career. Along the way, you will also get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
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.

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À propos de ce cours

Résultats de carrière des étudiants

32%

34%

14%

Compétences que vous acquerrez

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32%

34%

14%

Enseignants

Andrew Ng
Enseignant de premier plan

Younes Bensouda Mourri
Enseignant de premier plan

Kian Katanforoosh
Enseignant de premier plan

Offert par

deeplearning.ai

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

ML Strategy (1)

Semaine 2

ML Strategy (2)

Avis

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