Alberta Machine Intelligence Institute Educación gratuita en línea

Datos para el aprendizaje automático

Descripción

Este curso tiene que ver con los datos y cómo es fundamental para el éxito de su modelo de aprendizaje automático aplicado. Completar este curso dará a los alumnos las habilidades para:
Comprender los elementos críticos de los datos en las fases de aprendizaje, capacitación y operación.
Comprender los prejuicios y las fuentes de datos.
Implemente técnicas para mejorar la generalidad de su modelo.
Explicar las consecuencias del sobreajuste e identificar medidas de mitigación.
Implemente pruebas apropiadas y medidas de validación.
Demuestre cómo se puede mejorar la precisión de su modelo con una ingeniosa ingeniería de características.
Explore el impacto de los parámetros del algoritmo en la fuerza del modelo

Para tener éxito en este curso, 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 tercer curso de la Especialización en Aprendizaje Automático Aplicado presentado por Coursera y el Alberta Machine Intelligence Institute.

Precio: ¡Inscríbase gratis!

Idioma: Inglés

Subtítulos: Inglés

Datos para el aprendizaje automático - Instituto de Alberta Machine Intelligence