AulaPro menggunakan cookie untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya. Anda bisa mendapatkan informasi lebih lanjut di sini, atau cukup klik "Saya menerima" atau di luar pemberitahuan ini untuk melanjutkan penelusuran.
Kursus ini diperingkatkan dalam 100 Kursus Terbaik Terbaik di Coursera, berdasarkan peringkatnya yang tinggi dan sejumlah besar peringkat.
Kursus ini akan memperkenalkan siswa pada pembelajaran mesin terapan, lebih fokus pada teknik dan metode daripada statistik di balik metode ini. Kursus akan dimulai dengan diskusi tentang bagaimana pembelajaran mesin berbeda dari statistik deskriptif dan memperkenalkan perangkat pembelajaran scikit melalui tutorial. Masalah dimensi data akan dibahas dan tugas pengumpulan data akan dibahas, serta bagaimana mengevaluasi kumpulan tersebut. Pendekatan yang diawasi untuk menciptakan
Kursus ini akan memperkenalkan siswa pada pembelajaran mesin terapan, lebih fokus pada teknik dan metode daripada statistik di balik metode ini.
Kursus akan dimulai dengan diskusi tentang bagaimana pembelajaran mesin berbeda dari statistik deskriptif dan memperkenalkan perangkat pembelajaran scikit melalui tutorial.
Masalah dimensi data akan dibahas dan tugas pengumpulan data akan dibahas, serta bagaimana mengevaluasi kumpulan tersebut.
Pendekatan yang diawasi untuk membangun model prediktif akan dijelaskan dan siswa akan dapat menerapkan metode pemodelan prediktif scikit learn sambil memahami masalah proses yang terkait dengan generalisasi data (misalnya, validasi silang, overfitting).
Kursus akan diakhiri dengan melihat teknik yang lebih maju, seperti konstruksi ansambel, dan keterbatasan praktis model prediktif.
Pada akhir kursus ini, siswa akan dapat mengidentifikasi perbedaan antara teknik terawasi (klasifikasi) dan tidak terawasi (pengelompokan), mengidentifikasi teknik mana yang mereka perlukan untuk menerapkan kumpulan data dan kebutuhan tertentu, merancang fitur untuk memenuhi kebutuhan itu , dan tulis kode Python untuk melakukan analisis.
Kursus ini harus diambil setelah Pengantar Ilmu Data di Python dan Data Terapan Plotting, Graphing, dan Representasi di Python dan sebelum Teks Mining Terapan di Python dan Analisis Sosial Terapan di Python.
91
Modul ini memperkenalkan konsep, tugas, dan alur kerja pembelajaran mesin dasar menggunakan contoh masalah klasifikasi berdasarkan metode K-nearest neighbor, dan diimplementasikan menggunakan library scikit-learn.
Modul ini menggali lebih banyak variasi metode pembelajaran terawasi untuk klasifikasi dan regresi, mempelajari tentang hubungan antara kompleksitas model dan kinerja generalisasi, pentingnya penskalaan fitur yang tepat, dan cara mengontrol kompleksitas model menggunakan kompleksitas model. penerapan teknik seperti regularisasi untuk menghindari overfitting. Selain k-tetangga terdekat, minggu ini mencakup regresi linier (kuadrat terkecil, ridge, lasso, dan regresi polinomial), regresi logistik, mesin vektor pendukung, penggunaan validasi silang untuk evaluasi model, dan pohon keputusan.
Modul ini mencakup evaluasi model dan metode pemilihan yang dapat Anda gunakan untuk membantu memahami dan mengoptimalkan performa model machine learning Anda.
Modul ini mencakup metode pembelajaran terawasi yang lebih canggih termasuk pohon ensemble (hutan acak, pohon bertenaga gradien) dan jaringan saraf (dengan tinjauan opsional tentang pembelajaran mendalam). Anda juga akan belajar tentang masalah kritis kebocoran data dalam pembelajaran mesin dan cara mendeteksi dan mencegahnya.
Persiapkan diri Anda dari rumah dengan universitas paling bergengsi di dunia.
Kualitas kursus Coursera didukung oleh instrukturnya yang sering menjadi dekan dan bergelar doktor.
Lebih dari 85% siswa Coursera melaporkan manfaat karir, seperti promosi atau kenaikan gaji.
Jutaan siswa di seluruh dunia memenuhi tujuan pribadi dan profesional mereka dengan Coursera.
Coursera menawarkan kursus dari lebih dari 200 universitas dan perusahaan terkemuka untuk memberikan pembelajaran online di seluruh dunia. Dengan berlangganan Coursera Plus, Anda mendapatkan akses tak terbatas ke lebih dari 90% dari semua kursus, dan sertifikat dan spesialisasi profesional paling populer di Coursera.
Ilmu data, pengembangan bisnis dan pribadi. Anda dapat mendaftar di beberapa kursus sekaligus, mendapatkan sertifikat tanpa batas, dan mempelajari keterampilan kerja yang dibutuhkan untuk memulai, mengembangkan, dan bahkan mengubah karier.
TEMUKAN CARA MENDAPATKAN PALING BANYAK, DAN HEMAT LEBIH DARI USD $500 DENGAN BERLANGGANAN TAHUNAN KE COURSERA PLUS*
*Anda menghemat hingga USD$500 dalam 12 bulan, mulai dari membayar USD$59 untuk langganan bulanan, menjadi langganan tahunan dengan promosi ini. Langganan tahunan normal adalah USD $399. Dengan promosi ini, Anda hanya akan membayar USD $299. Cari tahu semuanya dengan mengklik tombol kuning.
Associate Professor
person_add . saya 234.428 siswa
komputer sayaKursus 3
Misi Universitas Michigan adalah untuk melayani masyarakat Michigan dan dunia melalui keunggulan dalam penciptaan, komunikasi, pelestarian, dan penerapan pengetahuan ilmiah, seni, dan nilai-nilai, dan dalam pengembangan para pemimpin dan warga negara yang akan mereka tantang masa kini dan memperkaya masa depan. .
Halo ada yang bisa saya bantu? Apakah Anda tertarik dengan kursus? Tentang mata pelajaran apa?
AulaPro menggunakan cookie untuk memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penggunanya. Anda bisa mendapatkan informasi lebih lanjut di sini, atau cukup klik "Saya menerima" atau di luar pemberitahuan ini untuk melanjutkan penelusuran.
Menambahkan review