Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
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
Inglês

Habilidades que você terá

Statistical AnalysisMachine LearningPython ProgrammingComputer ProgrammingLinear Algebra
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Nível intermediário
Aprox. 12 horas para completar
Inglês

oferecido por

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Alberta Machine Intelligence Institute

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

What Does Good Data look like?

2 horas para concluir
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

Semana 2

2 horas para concluir

Preparing your Data for Machine Learning Success

2 horas para concluir
11 vídeos (Total 61 mín.)
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

Semana 3

6 horas para concluir

Feature Engineering for MORE Fun & Profit

6 horas para concluir
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 Features30min
Building Good Features30min
Understanding Transfer Learning30min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Bad Data

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 48 mín.)
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

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Sobre Programa de cursos integrados Machine Learning: Algorithms in the Real World

Machine Learning: Algorithms in the Real World

Perguntas Frequentes – FAQ

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