This course takes you from understanding the fundamentals of a machine learning project. Learners will understand and implement supervised learning techniques on real case studies to analyze business case scenarios where decision trees, k-nearest neighbours and support vector machines are optimally used. Learners will also gain skills to contrast the practical consequences of different data preparation steps and describe common production issues in applied ML.
이 강좌는 Machine Learning: Algorithms in the Real World 특화 과정의 일부입니다.
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완료하는 데 약 9시간 필요
영어
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Classification using Decision Trees and k-NN
완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 46분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Functions for Fun and Profit
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 62분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Regression for Classification: Support Vector Machines
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 34분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Contrasting Models
완료하는 데 1시간 필요
8개 동영상 (총 46분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
검토
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- 4 stars18.51%
- 3 stars3.20%
- 2 stars0.98%
- 1 star1.23%
MACHINE LEARNING ALGORITHMS: SUPERVISED LEARNING TIP TO TAIL의 최상위 리뷰
TH 제공2022년 5월 14일
This is an excellent course which goes into some depth on the different ML models and underlying complexity but it avoids getting bogged down into the details too much.
MJ 제공2019년 10월 29일
Great course! I received so much useful information from AMII.
SK 제공2020년 4월 11일
Excellent course. In which I had in-depth knowledge of all algorithms and the way she explained attracts to listen except for her spontaneity and speed in progressing.
KG 제공2020년 5월 9일
The explanation of the topics are easy to understand due to the dynamics of theory, practical exercises and quizzes.
Machine Learning: Algorithms in the Real World 특화 과정 정보

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