À propos de ce cours

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Approx. 13 heures pour terminer

Recommandé : 9 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais
User
Les étudiants prenant part à ce Course sont
  • Data Scientists
  • Researchers
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
1 heure pour terminer

What does Good Data Look Like?

10 vidéos (Total 63 min), 2 lectures, 2 quiz
10 vidéos
BUPD9 min
No Free Lunch Theorum5 min
Exploring the process of problem definition7 min
DAU8 min
Metada Matters5 min
Multimodal Data2 min
Features and transformations of raw data6 min
Identifying Data from Problem5 min
Case Study:Problem from Data6 min
Weekly Summary4 min
2 lectures
MLPL Review10 min
Match Data to the needs of the learning Algorithm10 min
2 exercices pour s'entraîner
BUPD Review
DAU Review
Semaine
2
1 heure pour terminer

Preparing your Data for ML Success

11 vidéos (Total 61 min), 3 quiz
11 vidéos
Converting to Useful Forms7 min
Data Quality5 min
How Much Data Do I Need?4 min
Everything has to be Numbers6 min
Types of Data5 min
Aligning Similar Data4 min
Imputing Missing Values7 min
Data Transformations7 min
Weekly Summary1 min
Data Cleaning: Everybody's favourite task4 min
3 exercices pour s'entraîner
Data Warehousing Review
Everything has to be numbers Review
Types of Data Review
Semaine
3
1 heure pour terminer

Feature Engineering for MORE Fun and Profit

8 vidéos (Total 45 min), 2 lectures
8 vidéos
Useful/Useless Features6 min
How many Features?5 min
What is UnsupervisedLearning?6 min
Feature Selection7 min
Feature Extraction2 min
Transfer Learning7 min
Weekly Summary1 min
2 lectures
Possibilities for Text Features10 min
Word Embeddings10 min
Semaine
4
1 heure pour terminer

Bad Data

9 vidéos (Total 48 min), 3 quiz
9 vidéos
Generalization and how machines actually learn6 min
Bias in Data Sources3 min
Bias and variance tradeoff6 min
Outliers5 min
Skewed Distribution7 min
Badness Multipliers4 min
Live Data Danger6 min
Weekly Summary1 min
3 exercices pour s'entraîner
Mistakes Computers Make
Skewed Distributions Review
Live Data Danger Review

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.

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