Algoritmos de aprendizaje automático: consejos supervisados de aprendizaje supervisado

Descripción

Este curso lo lleva a comprender los fundamentos de un proyecto de aprendizaje automático. Los estudiantes comprenderán e implementarán técnicas de aprendizaje supervisado en estudios de casos reales para analizar escenarios de casos de negocios en los que los árboles de decisión, los vecinos más cercanos y las máquinas de vectores de soporte se utilizan de manera óptima. Los estudiantes también adquirirán habilidades para contrastar las consecuencias prácticas de los diferentes pasos de preparación de datos y describir problemas comunes de producción en el LD aplicado.

Para tener éxito, debe tener al menos antecedentes de nivel principiante en la programación de Python (por ejemplo, poder leer y codificar el código existente, sentirse cómodo con condicionales, bucles, variables, listas, diccionarios y matrices). Debe tener una comprensión básica de álgebra lineal (notación vectorial) y estadística (distribuciones de probabilidad y media / mediana / modo).

Este es el segundo curso de la Especialización en Aprendizaje Automático Aplicado presentado por Coursera y el Alberta Machine Intelligence Institute.