À propos de ce cours
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Approx. 13 heures pour terminer

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

Machine Learning Strategy

8 vidéos (Total 42 min), 1 lecture, 7 quiz
8 vidéos
ML Readiness6 min
Risk Mitigation5 min
Experimental Mindset5 min
Build/Buy/Partner7 min
Setting up a Team5 min
Understanding and Communicating Change7 min
Weekly Summary2 min
1 lecture
IP questions10 min
6 exercices pour s'entraîner
ML Readiness Review10 min
Risk Mitigation Review10 min
Experimental Mindset Review10 min
Build/Buy/Partner Review30 min
Setting up a Team Review5 min
Communicating Change Review5 min
Semaine
2
2 heures pour terminer

Responsible Machine Learning

6 vidéos (Total 27 min), 6 quiz
6 vidéos
Positive Feedback Loops & Negative Feedback Loops6 min
Metric Design & Observing Behaviours6 min
Secondary Effects of Optimization4 min
Regulatory Concerns3 min
Weekly Summary2 min
6 exercices pour s'entraîner
AI4Good Review5 min
Feedback Loops Review5 min
Metric Design Review5 min
Secondary effects Review5 min
Regulatory Concerns Review5 min
Responsible Machine Learning Review30 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

Machine Learning in Production & Planning

8 vidéos (Total 33 min), 7 quiz
8 vidéos
Users Break Things3 min
Time & Space complexity in production5 min
When do I retrain the model?4 min
Logging ML Model Versioning4 min
Knowledge Transfer4 min
Reporting Performance to Stakeholders4 min
Weekly Summary2 min
7 exercices pour s'entraîner
Integrating Info Systems Review5 min
Complexity in Production Review5 min
Retrain the Model Review5 min
ML Versioning Review5 min
Knowledge Transfer Review5 min
Reporting to Stakeholders Review5 min
Machine Learning in Production and Planning Review30 min
Semaine
4
5 heures pour terminer

Care and Feeding of your Machine Learning System

9 vidéos (Total 45 min), 8 quiz
9 vidéos
Post Deployment Challenges6 min
QuAM Monitoring and Logging5 min
QuAM Testing5 min
QuAM Maintenance3 min
QuAM Updating5 min
Separating Datastack from Production3 min
Dashboard Essentials & Metrics Monitoring5 min
Weekly Summary1 min
7 exercices pour s'entraîner
Post Deployment Challenges Review5 min
Monitoring & Logging Review5 min
Testing Review5 min
Maintenance Review5 min
Updating Review5 min
Separating Datastack from Production Review5 min
Dashboard Monitoring Review5 min

Enseignant

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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.