Optimización del rendimiento del aprendizaje automático

Descripción

Este curso sintetiza todo lo que has aprendido en la especialización de aprendizaje automático aplicado. Ahora recorrerá un proyecto completo de aprendizaje automático para preparar una hoja de ruta de mantenimiento de aprendizaje automático. Comprenderá y analizará cómo lidiar con el cambio de datos. También podrá identificar e interpretar posibles efectos no deseados en su proyecto. Comprenderá y definirá procedimientos para poner en funcionamiento y mantener su modelo de aprendizaje automático aplicado. Al final de este curso, tendrá todas las herramientas y la comprensión que necesita para implementar con confianza un proyecto de aprendizaje automático y prepararse para optimizarlo en su contexto empresarial.

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 curso final de la Especialización en Aprendizaje Automático Aplicado presentado por Coursera y el Alberta Machine Intelligence Institute (Amii).