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

4.7
estrellas
705 calificaciones

99 %

Anna Koop

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Ofrecido Por

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

Acerca de este Curso

7894 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

32.491 alumnos

4 cursos

Ofrecido por

Alberta Machine Intelligence Institute

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido99%(1,765 calificaciones)

Semana

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 Specialization3m

Instructor Introduction1m

Introduction to Course 12m

What is Artificial Intelligence and Machine Learning?5m

What about Data Science?3m

The Machine Learning Process4m

The Three Kinds of Machine Learning3m

Classification: What is it and how does it work?3m

Regression: Fitting lines and predicting numbers3m

Unsupervised Learning4m

Reinforcement Learning6m

Weekly Summary1m

6 lecturas

What about Deep Learning? (supplemental)10m

Fooling Neural Networks (supplemental)10m

How to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10m

Learning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10m

Inferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10m

Semi Supervised Learning (required)10m

2 ejercicios de práctica

Concepts and Definitions20m

Identifying Machine Learning Techniques10m

Semana

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 learn6m

Features and transformations of raw data6m

Farmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3m

What to consider when using your QuAM2m

Broad Examples Narrowed Down4m

Identify Business Evaluation4m

Everything is a Proxy4m

Weekly Summary2m

4 lecturas

A Brief Introduction into Precision Agriculture10m

Farmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10m

Data is Central to Your ML Problem (required)10m

Martin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10m

1 ejercicio de práctica

Machine Learning in the Real World Review

Semana

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 Data3m

How Much Data Do I Need?4m

Ethical Issues4m

Bias in Data Sources3m

Noise and Sources of Randomness5m

Image Classification Example3m

Data Cleaning: Everybody's favourite task4m

Why you need to set up a Data Pipeline4m

Weekly Summary1m

2 lecturas

Data Protection Laws (required)10m

Government readings on data privacy (supplemental)10m

1 ejercicio de práctica

Understanding Data for ML

Semana

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 Overview5m

MLPL as experienced by Farmer Betty3m

Exploring the process of problem definition7m

Assessing your QuAM for use in your Business6m

Technically Assessing the Strength of your QuAM6m

Different Kinds of Wrong4m

Weekly Summary2m

2 lecturas

Machine Learning Process Lifecycle Explained10m

Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10m

1 ejercicio de práctica

Understanding Machine Learning Projects

Reseñas

4.7

160 reseña

5 stars
74,60 %
4 stars
19,85 %
3 stars
4,53 %
2 stars
0,28 %
1 star
0,70 %

Principales reseñas sobre INTRODUCTION TO APPLIED MACHINE LEARNING

por U24 de ene. de 2020

The course was a really good one introducing you to the machine learning and how you should think and approach an ML problem.

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 BW12 de nov. de 2020

An excellent introduction to the mechanics of ML. Not so deep that coding is required, but simultaneously not so high-level as to be abstract. A very nice intro - thanks for this!

por AJ18 de jun. de 2020

Very nice , informative introduction.It's very broad and generalized introduction of the Machine Learning.

I am definitely going for the next curse.

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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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