In this course, we’ll learn about more advanced machine learning methods that are used to tackle problems in the supply chain. We’ll start with an overview of the different ML paradigms (regression/classification) and where the latest models fit into these breakdowns. Then, we’ll dive deeper into some of the specific techniques and use cases such as using neural networks to predict product demand and random forests to classify products. An important part to using these models is understanding their assumptions and required preprocessing steps. We’ll end with a project incorporating advanced techniques with an image classification problem to find faulty products coming out of a machine.
Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning for Supply Chains
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Inglés (English)
Habilidades que obtendrás
- Natural Language Processing
- Machine Learning
- Bias–Variance Tradeoff
- Supply Chain
- Image Analysis
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Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Machine Learning in the Supply Chain
2 horas para completar
4 videos (Total 11 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
14 horas para completar
A Classical AI Approach
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3 videos (Total 9 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
3 horas para completar
Images and Text
3 horas para completar
5 videos (Total 19 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario
4 horas para completar
Final Project: Detecting Anomalies with Image Classification
4 horas para completar
Acerca de Programa especializado: Machine Learning for Supply Chains
Preguntas Frecuentes
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