ข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เครือข่ายมหาวิทยาลัย

รายละเอียด

หลักสูตรนี้เป็นข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลและความสำคัญต่อความสำเร็จของรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ การจบหลักสูตรนี้จะช่วยให้ผู้เรียนมีทักษะในการ:
ทำความเข้าใจองค์ประกอบที่สำคัญของข้อมูลในขั้นตอนการเรียนรู้การฝึกอบรมและการใช้งาน
ทำความเข้าใจอคติและแหล่งข้อมูล
ใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อพัฒนาโมเดลของคุณ
อธิบายผลที่ตามมาของการบรรจุเกินและระบุมาตรการบรรเทาผลกระทบ
ใช้การทดสอบและการตรวจสอบที่เหมาะสม
แสดงให้เห็นว่าความแม่นยำของแบบจำลองของคุณสามารถปรับปรุงได้ด้วยวิศวกรรมคุณสมบัติที่มีน้ำใจ
สำรวจผลกระทบของพารามิเตอร์อัลกอริทึมที่มีต่อความแข็งแรงของโมเดล

เพื่อให้ประสบความสำเร็จในหลักสูตรนี้คุณควรมีพื้นฐานระดับเริ่มต้นอย่างน้อยในการเขียนโปรแกรม Python (เช่นสามารถอ่านและติดตามรหัสที่มีอยู่ในโค้ดได้อย่างสะดวกสบายกับเงื่อนไขลูปตัวแปรรายการพจนานุกรมและอาร์เรย์) คุณควรมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับพีชคณิตเชิงเส้น (สัญลักษณ์เวกเตอร์) และสถิติ (การแจกแจงความน่าจะเป็นและค่าเฉลี่ย / มัธยฐาน / โหมด)

นี่เป็นหลักสูตรที่สามของความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องประยุกต์ที่นำเสนอโดย Coursera และสถาบันอัลเบอร์ตา Machine Intelligence Institute