Descrizione

Questo corso sintetizza tutto ciò che hai appreso nella specializzazione di machine learning applicata. Ora passerai attraverso un progetto di apprendimento automatico completo per preparare una roadmap di manutenzione per l'apprendimento automatico. Capirai e analizzerai come gestire la modifica dei dati. Sarai anche in grado di identificare e interpretare potenziali effetti indesiderati nel tuo progetto. Comprenderai e definirai le procedure per rendere operativi e mantenere il tuo modello di apprendimento automatico applicato. Entro la fine di questo corso avrai tutti gli strumenti e le conoscenze di cui hai bisogno per implementare con sicurezza un progetto di machine learning e prepararti a ottimizzarlo nel tuo contesto aziendale.

Per avere successo, dovresti avere almeno un background di livello principiante nella programmazione di Python (ad esempio, essere in grado di leggere e tracciare il codice del codice esistente, avere familiarità con condizionali, loop, variabili, elenchi, dizionari e array). Dovresti avere una conoscenza di base dell'algebra lineare (notazione vettoriale) e delle statistiche (distribuzioni di probabilità e media / mediana / modalità).

Questo è il corso finale della specializzazione di apprendimento automatico applicato offerto da Coursera e dall'Alberta Machine Intelligence Institute (Amii).

Prezzo: Iscriviti gratuitamente!

Ottimizzazione delle prestazioni di Machine Learning - Alberta Machine Intelligence Institute