Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 12 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Statistical AnalysisMachine LearningPython ProgrammingComputer ProgrammingLinear Algebra

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Nível intermediário

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

What Does Good Data look like?

11 vídeos (Total 65 mín.), 2 leituras, 3 testes
11 videos
Business Understanding and Problem Discovery9min
No Free Lunch Theorem5min
Exploring the process of problem definition7min
Data Acquisition and Understanding8min
Metadata Matters5min
Dealing with Multimodal Data2min
Features and transformations of raw data6min
Identifying Data from Problem5min
Case Study: Problem from Data6min
Weekly Summary What does good data look like?4min
2 leituras
Machine Learning Process Lifecycle Review10min
Match Data to the needs of the learning Algorithm10min
3 exercícios práticos
Business Understanding and Problem Discovery (BUPD) Review10min
Data Acquisition and Understanding Review10min
Module 1 Quiz30min
Semana
2
2 horas para concluir

Preparing your Data for Machine Learning Success

11 vídeos (Total 61 mín.), 4 testes
11 videos
Converting to Useful Forms7min
Data Quality5min
How Much Data Do I Need?4min
Everything has to be Numbers6min
Types of Data5min
Aligning Similar Data4min
Imputing Missing Values7min
Data Transformations7min
Weekly Summary: Preparing your Data for Machine Learning Success1min
Data Cleaning: Everybody's favourite task4min
4 exercícios práticos
Data Warehousing Review10min
Everything has to be Numbers Review10min
Types of Data Review10min
Module 2 Quiz30min
Semana
3
5 horas para concluir

Feature Engineering for MORE Fun & Profit

8 vídeos (Total 45 mín.), 2 leituras, 4 testes
8 videos
Useful/Useless Features6min
How Many Features?5min
What is Unsupervised Learning6min
Feature Selection7min
Feature Extraction2min
Transfer Learning7min
Weekly Summary: Feature Engineering for MORE Fun & Profit1min
2 leituras
Possibilities for Text Features10min
Word Embeddings10min
3 exercícios práticos
Understanding Features6min
Building Good Features6min
Understanding Transfer Learning4min
Semana
4
2 horas para concluir

Bad Data

9 vídeos (Total 48 mín.), 4 testes
9 videos
Generalization and how machines actually learn6min
Bias in Data Sources3min
Bias and variance tradeoff6min
Outliers5min
Skewed Distributions7min
Badness Multipliers4min
Live Data Danger6min
Weekly Summary: Bad Data1min
4 exercícios práticos
Mistakes Computers Make10min
Data: Skewed Distributions10min
Live Data Dangers10min
Module 4 Quiz30min

Instrutores

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Anna Koop

Senior Scientific Advisor
Alberta Machine Intelligence Institute, University of Alberta

Sobre Alberta Machine Intelligence Institute

The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based research institute that pushes the bounds of academic knowledge and guides business understanding of artificial intelligence and machine learning....

Sobre Programa de cursos integrados 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. After completing all four courses, you will have gone through the entire process of building a machine learning project. You will be able to clearly define a machine learning problem, identify appropriate data, train a classification algorithm, improve your results, and deploy it in the real world. You will also be able to anticipate and mitigate common pitfalls in applied machine learning....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.