One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
Aprendizagem Automática na Prática
oferecido por
Universidade Johns Hopkins
Informações sobre o curso
49,857 visualizações recentes
Learner Career Outcomes
38%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
12%
recebi um aumento ou promoção
O que você vai aprender
Describe machine learning methods such as regression or classification trees
Explain the complete process of building prediction functions
Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates
Use the basic components of building and applying prediction functions
Habilidades que você terá
Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming
Learner Career Outcomes
38%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
12%
recebi um aumento ou promoção
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Aprox. 14 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
2 horas para concluir
9 vídeos (Total 73 mín.), 4 leituras, 1 teste
9 videos
What is prediction?8min
Relative importance of steps9min
In and out of sample errors6min
Prediction study design9min
Types of errors10min
Receiver Operating Characteristic5min
Cross validation8min
What data should you use?6min
4 leituras
Welcome to Practical Machine Learning10min
A Note of Explanation2min
Syllabus10min
Pre-Course Survey10min
1 exercício prático
Quiz 110min
2 horas para concluir
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
2 horas para concluir
9 vídeos (Total 96 mín.)
9 videos
Caret package6min
Data slicing5min
Training options7min
Plotting predictors10min
Basic preprocessing10min
Covariate creation17min
Preprocessing with principal components analysis14min
Predicting with Regression12min
Predicting with Regression Multiple Covariates11min
1 exercício prático
Quiz 210min
1 hora para concluir
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
1 hora para concluir
5 vídeos (Total 48 mín.)
5 videos
Bagging9min
Random Forests6min
Boosting7min
Model Based Prediction11min
1 exercício prático
Quiz 310min
4 horas para concluir
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
4 horas para concluir
4 vídeos (Total 33 mín.), 2 leituras, 3 testes
4 videos
Combining predictors7min
Forecasting7min
Unsupervised Prediction4min
2 leituras
Course Project Instructions (READ FIRST)10min
Post-Course Survey10min
2 exercícios práticos
Quiz 410min
Course Project Prediction Quiz40min
Principais avaliações do Aprendizagem Automática na Prática
Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.
Excellent introduction to basic ML techniques. A lot of material covered in a short period of time! I will definitely seek more advanced training out of the inspiration provided by this class.
Instrutores
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
895,478 aprendizes
20 Cursos
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
886,577 aprendizes22 Cursos
Brian Caffo, PhD
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
901,944 aprendizes21 Cursosoferecido por
Universidade Johns Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Perguntas Frequentes – FAQ
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Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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