이 강좌에 대하여

최근 조회 5,225
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
유연한 마감일
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제공자:

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일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

학위 취득의 첫걸음을 내디뎌 보세요.

이 강좌는 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스에서 제공하는 1개 온라인 학위 프로그램의 일부입니다. 대학을 통해 학점을 위한 비학위 강좌를 신청하고 온라인에서 수료할 경우 Illinois 학위에 대한 학점 시간으로 간주됩니다. 대학을 통해 지원하기만 하면 됩니다.

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
2
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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
3
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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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