داده ها برای یادگیری ماشین

این دوره همه چیز در مورد داده ها است و اینکه چگونه برای موفقیت مدل یادگیری ماشین کاربردی شما بسیار مهم است. گذراندن این دوره به زبان آموزان این مهارت ها را می دهد: درک عناصر حیاتی داده ها در مراحل یادگیری، آموزش و عملیات سوگیری ها و منابع داده را درک کنید تکنیک هایی را برای بهبود کلیت مدل خود اجرا کنید عواقب بیش از حد برازش را توضیح دهید و اقدامات کاهشی را شناسایی کنید اقدامات آزمون و اعتبارسنجی مناسب را اجرا کنید. نشان دهید که چگونه می توان دقت مدل شما را با مهندسی ویژگی های متفکرانه بهبود بخشید. تأثیر پارامترهای الگوریتم بر قدرت مدل را بررسی کنید برای موفقیت در این دوره، باید حداقل پیشینه سطح مبتدی در برنامه نویسی پایتون داشته باشید (به عنوان مثال، بتوانید کدهای موجود را بخوانید و کدنویسی کنید، با شرط ها، حلقه ها، متغیرها، لیست ها، دیکشنری ها و آرایه ها راحت باشید). شما باید درک اولیه ای از جبر خطی (نماد برداری) و آمار (توزیع احتمال و میانگین / میانه / حالت) داشته باشید. این سومین دوره از تخصص یادگیری ماشین کاربردی است که توسط Coursera و موسسه هوش ماشین آلبرتا برای شما آورده شده است.