Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning: Algorithms in the Real World

4.7
estrellas
705 calificaciones

99 %

Anna Koop

22.300 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Machine Learning: Algorithms in the Real WorldAlberta Machine Intelligence Institute

Acerca de este Curso

8839 vistas recientes

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.
By the end of the course, you will be able to clearly define a machine learning problem using two approaches. You will learn to survey available data resources and identify potential ML applications. You will learn to take a business need and turn it into a machine learning application. You will prepare data for effective machine learning applications.

This is the first course of the Applied Machine Learning Specialization brought to you by Coursera and the Alberta Machine Intelligence Institute.

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Instructor

Calificación del instructor

4,71/5 (181 calificaciones)

Anna Koop

Senior Scientific Advisor

Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

32.800 alumnos

4 cursos

Ofrecido por

Alberta Machine Intelligence Institute

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido99%(1,774 calificaciones)

Semana1

Semana 1

3 horas para completar

Introduction to Machine Learning Applications

3 horas para completar

12 videos (Total 44 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios

12 videos

Introduction to the Applied Machine Learning Specialization3mInstructor Introduction1mIntroduction to Course 12mWhat is Artificial Intelligence and Machine Learning?5mWhat about Data Science?3mThe Machine Learning Process4mThe Three Kinds of Machine Learning3mClassification: What is it and how does it work?3mRegression: Fitting lines and predicting numbers3mUnsupervised Learning4mReinforcement Learning6mWeekly Summary1m

6 lecturas

What about Deep Learning? (supplemental)10mFooling Neural Networks (supplemental)10mHow to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10mLearning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10mInferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10mSemi Supervised Learning (required)10m

2 ejercicios de práctica

Concepts and Definitions20mIdentifying Machine Learning Techniques10m

Semana2

Semana 2

2 horas para completar

Machine Learning in the Real World

2 horas para completar

8 videos (Total 34 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

8 videos

Generalization and how machines actually learn6mFeatures and transformations of raw data6mFarmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3mWhat to consider when using your QuAM2mBroad Examples Narrowed Down4mIdentify Business Evaluation4mEverything is a Proxy4mWeekly Summary2m

4 lecturas

A Brief Introduction into Precision Agriculture10mFarmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10mData is Central to Your ML Problem (required)10mMartin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10m

1 ejercicio de práctica

Machine Learning in the Real World Review

Semana3

Semana 3

1 hora para completar

Learning Data

1 hora para completar

9 videos (Total 34 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

9 videos

Sources of Training Data3mHow Much Data Do I Need?4mEthical Issues4mBias in Data Sources3mNoise and Sources of Randomness5mImage Classification Example3mData Cleaning: Everybody's favourite task4mWhy you need to set up a Data Pipeline4mWeekly Summary1m

2 lecturas

Data Protection Laws (required)10mGovernment readings on data privacy (supplemental)10m

1 ejercicio de práctica

Understanding Data for ML

Semana4

Semana 4

1 hora para completar

Machine Learning Projects

1 hora para completar

7 videos (Total 35 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

7 videos

MLPL Overview5mMLPL as experienced by Farmer Betty3mExploring the process of problem definition7mAssessing your QuAM for use in your Business6mTechnically Assessing the Strength of your QuAM6mDifferent Kinds of Wrong4mWeekly Summary2m

2 lecturas

Machine Learning Process Lifecycle Explained10mDeep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10m

1 ejercicio de práctica

Understanding Machine Learning Projects

Reseñas

4.7

160 reseña

5 stars
74,43 %
4 stars
20,05 %
3 stars
4,51 %
2 stars
0,28 %
1 star
0,70 %

Principales reseñas sobre INTRODUCTION TO APPLIED MACHINE LEARNING

por VE21 de sep. de 2019

I have taken a great deal of knowledge in this course and have applied it to what I have seen in the ML and AI world. This was a great introduction!

por SL21 de jun. de 2020

An excellent introduction to the fascinating world of machine learning and its endless applications. Loved the emphasis on the evaluation of the business prospect of ML as well.

por OH24 de oct. de 2019

This course was very helpful and fruitful. It is a good entry for machine learning and I really recommend it. Thanks, Anna, Thanks, amii

por BT5 de ene. de 2020

Course gives a broader understanding of any Machine Learning project, how to approach and what are the important things to keep in mind.

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Acerca de Programa especializado: 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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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