Machine Learning Specialization by DeepLearning.AI
Год выпуска: 5/2024
Производитель: Coursera
Сайт производителя:
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
Автор: Andrew Ng
Продолжительность: 23h 5m
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Английский
Описание: #BreakIntoAI со специализацией по машинному обучению. Освойте фундаментальные концепции ИИ и приобретите практические навыки машинного обучения в удобной для начинающих 3-курсовой программе от провидца в области ИИ Эндрю Нг
Чему вы научитесь
Построение ML-моделей с помощью NumPy и scikit-learn, построение и обучение контролируемых моделей для задач прогнозирования и бинарной классификации (линейная, логистическая регрессия)
Построение и обучение нейронной сети с помощью TensorFlow для выполнения многоклассовой классификации, а также построение и использование деревьев решений и методов ансамбля деревьев
Применяйте лучшие практики разработки ML и используйте методы обучения без контроля для обучения без контроля, включая кластеризацию и обнаружение аномалий
Построение рекомендательных систем с использованием метода коллаборативной фильтрации и метода глубокого обучения на основе контента, а также построение модели глубокого обучения с подкреплением
Содержание
Контролируемое машинное обучение: Регрессия и классификация
Контролируемое машинное обучение: Регрессия и классификация
1-Й КУРС
•
33 часа
Чему вы научитесь
Построение моделей машинного обучения на Python с использованием популярных библиотек машинного обучения NumPy & scikit-learn
Построение и обучение моделей машинного обучения под надзором для задач прогнозирования и бинарной классификации, включая линейную регрессию и логистическую регрессию
Алгоритмы расширенного обучения
Алгоритмы расширенного обучения
2-Й КУРС
•
34 часа
Чему вы научитесь
Постройте и обучите нейронную сеть с помощью TensorFlow для выполнения многоклассовой классификации
Применяйте лучшие практики разработки машинного обучения, чтобы Ваши модели обобщались на данные и задачи в реальном мире
Построение и использование деревьев решений и методов ансамбля деревьев, включая случайные леса и форсированные деревья
Неконтролируемое обучение, рекомендации, обучение с подкреплением
Неконтролируемое обучение, рекомендации, обучение с подкреплением
3-Й КУРС
•
27 часов
Чему вы научитесь
Используйте методы обучения без контроля для обучения без контроля: включая кластеризацию и обнаружение аномалий
Построение рекомендательных систем с использованием подхода коллаборативной фильтрации и метода глубокого обучения на основе контента
Постройте модель глубокого обучения с подкреплением
Файлы примеров: не предусмотрены
Формат видео: MP4
Видео: AVC, 1280x720, 16:9, 30fps, ~1000kbps
Аудио: AAC, 44.1kHz, 126kbps, stereo
