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

4.4
estrellas
46 calificaciones

Anna Koop

6296 ya inscrito

Ofrecido Por

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

Acerca de este Curso

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This course synthesizes everything your have learned in the applied machine learning specialization. You will now walk through a complete machine learning project to prepare a machine learning maintenance roadmap. You will understand and analyze how to deal with changing data. You will also be able to identify and interpret potential unintended effects in your project. You will understand and define procedures to operationalize and maintain your applied machine learning model. By the end of this course you will have all the tools and understanding you need to confidently roll out a machine learning project and prepare to optimize it in your business context. 
To be successful, you should have at least beginner-level background in Python programming (e.g., be able to read and code trace existing code, be comfortable with conditionals, loops, variables, lists, dictionaries and arrays). You should have a basic understanding of linear algebra (vector notation) and statistics (probability distributions and mean/median/mode).

This is the final course of the Applied Machine Learning Specialization brought to you by Coursera and the Alberta Machine Intelligence Institute (Amii).

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Instructor

Calificación del instructor

4,9/5 (10 calificaciones)

Anna Koop

Senior Scientific Advisor

Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

32.932 alumnos

5 cursos

Ofrecido por

Alberta Machine Intelligence Institute

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

3 horas para completar

Machine Learning Strategy

3 horas para completar

8 videos (Total 42 minutos), 1 lectura, 7 cuestionarios

Semana2

Semana 2

2 horas para completar

Responsible Machine Learning

2 horas para completar

6 videos (Total 27 minutos)

Semana3

Semana 3

2 horas para completar

Machine Learning in Production & Planning

2 horas para completar

8 videos (Total 33 minutos)

8 videos

Integrating Info Systems4mUsers Break Things3mTime & Space complexity in production5mWhen do I retrain the model?4mLogging ML Model Versioning4mKnowledge Transfer4mReporting Performance to Stakeholders4mWeekly Summary2m

7 ejercicios de práctica

Integrating Info Systems Review5mComplexity in Production Review5mRetrain the Model Review5mML Versioning Review5mKnowledge Transfer Review5mReporting to Stakeholders Review5mMachine Learning in Production and Planning Review30m

Semana4

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

MLPL Recap9mPost Deployment Challenges6mQuAM Monitoring and Logging5mQuAM Testing5mQuAM Maintenance3mQuAM Updating5mSeparating Datastack from Production3mDashboard Essentials & Metrics Monitoring5mWeekly Summary1m

7 ejercicios de práctica

Post Deployment Challenges Review5mMonitoring & Logging Review5mTesting Review5mMaintenance Review5mUpdating Review5mSeparating Datastack from Production Review5mDashboard Monitoring Review5m

Reseñas

4.4

9 reseña

5 stars
69,56 %
4 stars
13,04 %
3 stars
13,04 %
1 star
4,34 %

Principales reseñas sobre OPTIMIZING MACHINE LEARNING PERFORMANCE

por LD28 de ago. de 2020

Too bad that few students taking it and I cannot get peer reviews..............

por MB19 de ene. de 2022

Very good course! I appreciate the opportunity to learn more from Alberta Machine Intelligence Institute. On the downside, Peer-graded Assignment block our progress on the course.

por GV10 de mar. de 2021

This last course has a great approach of the business applications.

por EG8 de ene. de 2020

The whole specialization is extremely useful for people starting in ML. Highly recommended!

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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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