Acerca de este Curso

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Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 13 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
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ofrecido por

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Alberta Machine Intelligence Institute

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Machine Learning Strategy

4 horas para completar
8 videos (Total 42 minutos), 1 lectura, 7 cuestionarios
8 videos
ML Readiness6m
Risk Mitigation5m
Experimental Mindset5m
Build/Buy/Partner7m
Setting up a Team5m
Understanding and Communicating Change7m
Weekly Summary2m
1 lectura
IP questions10m
6 ejercicios de práctica
ML Readiness Review10m
Risk Mitigation Review10m
Experimental Mindset Review10m
Build/Buy/Partner Review30m
Setting up a Team Review5m
Communicating Change Review5m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Responsible Machine Learning

2 horas para completar
6 videos (Total 27 minutos)
6 videos
Positive Feedback Loops & Negative Feedback Loops6m
Metric Design & Observing Behaviours6m
Secondary Effects of Optimization4m
Regulatory Concerns3m
Weekly Summary2m
6 ejercicios de práctica
AI4Good Review5m
Feedback Loops Review5m
Metric Design Review5m
Secondary effects Review5m
Regulatory Concerns Review5m
Responsible Machine Learning Review30m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Machine Learning in Production & Planning

2 horas para completar
8 videos (Total 33 minutos)
8 videos
Users Break Things3m
Time & Space complexity in production5m
When do I retrain the model?4m
Logging ML Model Versioning4m
Knowledge Transfer4m
Reporting Performance to Stakeholders4m
Weekly Summary2m
7 ejercicios de práctica
Integrating Info Systems Review5m
Complexity in Production Review5m
Retrain the Model Review5m
ML Versioning Review5m
Knowledge Transfer Review5m
Reporting to Stakeholders Review5m
Machine Learning in Production and Planning Review30m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Care and Feeding of your Machine Learning System

5 horas para completar
9 videos (Total 45 minutos)
9 videos
Post Deployment Challenges6m
QuAM Monitoring and Logging5m
QuAM Testing5m
QuAM Maintenance3m
QuAM Updating5m
Separating Datastack from Production3m
Dashboard Essentials & Metrics Monitoring5m
Weekly Summary1m
7 ejercicios de práctica
Post Deployment Challenges Review5m
Monitoring & Logging Review5m
Testing Review5m
Maintenance Review5m
Updating Review5m
Separating Datastack from Production Review5m
Dashboard Monitoring Review5m

Revisiones

Principales revisiones sobre OPTIMIZING MACHINE LEARNING PERFORMANCE

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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. 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....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

Preguntas Frecuentes

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

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