Understand the theory behind support vector machines
Builld SVM models with scikit-learn to classify linear and non-linear data
Determine the strengths and limitations of SVMs
Develop an SVM-based facial recognition model
In this project, you will learn the functioning and intuition behind a powerful class of supervised linear models known as support vector machines (SVMs). By the end of this project, you will be able to apply SVMs using scikit-learn and Python to your own classification tasks, including building a simple facial recognition model. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Getting Started
Beyond Linear Discriminative Classifiers
Many Possible Separators
Plotting the Margins
Training an SVM Model
Facial Recognition with SVMs
Preprocessing the data set
Hyperparameter Tuning with Grid-Search Cross Validation
Visualize Test Images
Evaluating the Support Vector Classifier
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
It might be difficult for some people to understand this course who have zero knowledge of machine learning. Overall the course was good.
Beginner friendly and walks you through most of major steps which are usually done in Machine Learning Projects with SVM. Good course
Learned about SVM. Need t revisit the code and get most out of it.\n\nThings were concise and that is the strength of the course.
This guided project will definitely give you a practical approach to what you have read in SVM. Will definitely worth your time.
O que eu ganho se comprar projetos guiados?
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Os projetos guiados estão disponíveis no computador e em dispositivos móveis?
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Quem são os instrutores dos projetos guiados?
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Posso baixar o trabalho do meu projeto guiado após completá-lo?
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Como funciona a política de reembolso?Como funciona a política de reembolso?
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
Posso participar como ouvinte de um projeto guiado e assistir de graça a uma parte do vídeo?
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Quanta experiência eu preciso ter para fazer esse projeto guiado?
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Posso completar esse projeto guiado pelo meu navegador web em vez de instalar um software especial?
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Como é a experiência de aprendizado com os projetos guiados?
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.