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Spécialisation Machine Learning: Algorithms in the Real World
Machine Learning Real World Applications. Master techniques for implementing a machine learning project
5,181 déjà inscrits
Offert par
Spécialisation Machine Learning: Algorithms in the Real WorldAlberta Machine Intelligence InstituteCe que vous allez apprendre
Clearly define an ML problem
Survey available data resources and identify potential ML applications
Prepare data for effective ML applications
Take a business need and turn it into a machine learning application
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
7,090 consultations récentes
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.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
We recommend a background in analytics, math (linear algebra, matrix multiplication), statistics and beginner level python programming.
Approx. 4 mois pour terminer
2 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
We recommend a background in analytics, math (linear algebra, matrix multiplication), statistics and beginner level python programming.
Approx. 4 mois pour terminer
2 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais
Cette Spécialisation compte 4 cours
Introduction to Applied Machine Learning
344 évaluations
This course 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 course will introduce you to problem definition and data preparation in a machine learning project.
Machine Learning Algorithms: Supervised Learning Tip to Tail
126 évaluations
This course takes you from understanding the fundamentals of a machine learning project. Learners will understand and implement supervised learning techniques on real case studies to analyze business case scenarios where decision trees, k-nearest neighbours and support vector machines are optimally used. Learners will also gain skills to contrast the practical consequences of different data preparation steps and describe common production issues in applied ML.
Data for Machine Learning
43 évaluations
This course is all about data and how it is critical to the success of your applied machine learning model. Completing this course will give learners the skills to:
Optimizing Machine Learning Performance
12 évaluations
This course synthesizes everything your have learned in the applied machine learning specialization. You will now walk through a complete machine learning project to prepare a machine learning maintenance roadmap. You will understand and analyze how to deal with changing data. You will also be able to identify and interpret potential unintended effects in your project. You will understand and define procedures to operationalize and maintain your applied machine learning model. By the end of this course you will have all the tools and understanding you need to confidently roll out a machine learning project and prepare to optimize it in your business context.
Offert par
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
Foire Aux Questions
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
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.
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
Can I take the course for free?
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 suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
We recommend a background in analytics, math (linear algebra, matrix multiplication), statistics and beginner level python programming.
Do I need to take the courses in a specific order?
We recommend taking the courses in sequential order.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
You will earn a specialization certificate from Coursera however you will not receive any University of Alberta credits.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
By the end of the specialization, you will be able to understand and manage 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.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
