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실용 머신 러닝 소개

Курс от Alberta Machine Intelligence Institute

Средний≈ 6.8 чКорейский

О курсе

이 강좌는 머신 러닝에 관심이 있으며 데이터 분석 및 자동화에 머신 러닝을 적용하길 원하는 전문가를 위한 강좌입니다. 이 강좌는 금융, 의약품, 공학, 비즈니스 등 분야와 상관없이 머신 러닝 프로젝트에서 문제를 정의하고 데이터를 준비하는 방법을 소개합니다.이 강좌를 수료하고 나면 머신 러닝 문제를 두 가지 접근 방법으로 정의할 수 있을 것입니다. 또한 이용 가능한 데이터 자료를 조사하고 잠재적 ML 적용을 알아보는 방법을 알게 될 것입니다. 비즈니스 니즈를 파악하고 실용 머신 러닝에 적용하는 방법을 알게 될 것입니다. 그리고 머신 러닝을 효과적으로 적용하기 위해 데이터를 준비할 수 있을 것입니다.이 강좌는 Coursera와 Alberta Machine Intelligence Institute에서 준비한 첫 번째 실용 머신 러닝 전문 과정입니다.

Навыки, которые вы освоите

Machine Learning Applied Machine Learning Data Processing Data Collection Model Training Product Lifecycle Management Business Requirements Training Records Management AI Enablement Data Ethics Machine Learning Methods Operational Data Store Data Preprocessing Business Priorities

Программа курса

4 модулей · 64 учебных материалов

01실용 머신 러닝 소개23 материалов

학습 1: 정의

실용 머신 러닝 전문 과정 소개Видео 강사소개 Видео 강좌 1 소개Видео 인공 지능과 머신 러닝이란 무엇인가요?Видео 데이터 과학이란 무엇인가요?Видео

Учитесь у экспертов

Anna Koop

Senior Scientific Advisor

실용 머신 러닝 소개

О курсе

Навыки, которые вы освоите

Программа курса

학습 1: 정의

Учитесь у экспертов

Anna Koop

학습 2: 지도 학습

학습 3: 더 넓은 의미의 머신 러닝

학습 1: 인간과는 다른 기계

학습 2: 적용 사례

학습 3: 좋은 질문 만들기

학습 1: 필요한 데이터

학습 2: 문제와 관련된 데이터

학습 3: 데이터 프로세스

학습 1: 머신 러닝 프로세스 라이프사이클

학습 2: 모델을 만들 준비하기

학습 3: 모델 학습 및 평가