Beschreibung

Dieser Kurs fasst alles zusammen, was Sie in der Spezialisierung auf angewandtes maschinelles Lernen gelernt haben. Sie werden nun ein vollständiges maschinelles Lernprojekt durchlaufen, um eine Roadmap für die Wartung des maschinellen Lernens zu erstellen. Sie werden verstehen und analysieren, wie Sie mit sich ändernden Daten umgehen. Sie können auch mögliche unbeabsichtigte Auswirkungen in Ihrem Projekt identifizieren und interpretieren. Sie verstehen und definieren Verfahren zur Operationalisierung und Pflege Ihres angewandten maschinellen Lernmodells. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über alle Tools und Kenntnisse, die Sie benötigen, um ein maschinelles Lernprojekt sicher einzuführen und sich darauf vorzubereiten, es in Ihrem Geschäftskontext zu optimieren.

Um erfolgreich zu sein, sollten Sie mindestens Anfängerkenntnisse in der Python-Programmierung haben (z. B. in der Lage sein, vorhandenen Code zu lesen und zu verfolgen, mit Bedingungen, Schleifen, Variablen, Listen, Wörterbüchern und Arrays vertraut zu sein). Sie sollten ein grundlegendes Verständnis der linearen Algebra (Vektornotation) und Statistik (Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Mittelwert / Median / Modus) haben.

Dies ist der letzte Kurs der Spezialisierung für angewandtes maschinelles Lernen, die Coursera und das Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) Ihnen angeboten haben.

Preis: Kostenlos anmelden!

Optimieren der maschinellen Lernleistung - Alberta Machine Intelligence Institute