courseraАнализ данных

Структурирование проектов по машинному обучению

Курс от DeepLearning.AI

Начальный≈ 5.4 чРусский

О курсе

Из этого курса вы узнаете, как создавать успешные проекты по машинному обучению. Вы — лидер команды по внедрению ИИ или хотите им стать? Этот курс научит вас ставить правильные цели для своей команды. Многое из содержимого этого курса никогда не предлагалось в других образовательных проектах и наработано на основе моего опыта построения и внедрения многочисленных проектов. В настоящий курс также включены два тренажера, которые позволят вам отработать принятие решений в ходе организации проектов по машинному обучению. Тренажеры дадут вам опыт, на получение которого иначе могло бы потребоваться несколько лет работы в машинном обучении. После двух недель занятий вы: — поймете, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения; — научитесь выделять наиболее перспективные направления для снижения количества ошибок; — получите знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие наборов для обучения тестовым наборам, и сравнении показателей машины с показателями человеческого уровня; — узнаете, как применять сквозное обучение (end-to-end learning), перенос обучения (transfer learning) и многозадачное обучение (multi-task learning). Я видел, как команды специалистов впустую тратили месяцы и даже годы работы потому, что не понимали принципы, излагаемые в этом курсе. Я надеюсь, что этот двухнедельный курс сэкономит месяцы вашего времени. Он независим от других, и для его прохождения нужны только базовые знания в области машинного обучения. Это третий курс специализации «Глубокое обучение».