이 강좌에 대하여

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유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
중급 단계
완료하는 데 약 64시간 필요
영어

배울 내용

  • The concept of various machine learning algorithms.

  • How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • How to evaluate machine learning models.

  • How to optimize machine learning models.

귀하가 습득할 기술

  • Text Analysis
  • Basic Time Series Analysis
  • Machine Learning Model Evaluation and Optimization
  • Python Programming
  • Machine Learning Modeling
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제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master of Science in Accountancy (iMSA) 중 일부입니다. 전체 프로그램을 수료하면 귀하의 강좌가 학위 취득에 반영됩니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1
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완료하는 데 1시간 필요

INTRODUCTION TO THE COURSE

완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 10분), 4 개의 읽기 자료
완료하는 데 8시간 필요

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 24분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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완료하는 데 8시간 필요

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
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완료하는 데 8시간 필요

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 15분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4
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완료하는 데 8시간 필요

MODULE 4: MODEL EVALUATION

완료하는 데 8시간 필요
4개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

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