الگوریتم‌های یادگیری ماشینی: نکات یادگیری نظارت شده

این دوره شما را از درک اصول یک پروژه یادگیری ماشینی راهنمایی می کند. یادگیرندگان تکنیک های یادگیری نظارت شده را در مطالعات موردی واقعی برای تجزیه و تحلیل سناریوهای موردی تجاری که در آن درخت های تصمیم گیری، k-نزدیک ترین همسایه ها و ماشین های بردار پشتیبان به طور بهینه استفاده می شوند، درک کرده و اجرا خواهند کرد. فراگیران همچنین مهارت هایی را برای مقابله با پیامدهای عملی مراحل مختلف آماده سازی داده ها و توصیف مسائل رایج تولید در ML کاربردی به دست خواهند آورد. برای موفقیت، باید حداقل پیش زمینه سطح مبتدی در برنامه نویسی پایتون داشته باشید (به عنوان مثال، بتوانید کدهای موجود را بخوانید و کدنویسی کنید، با شرطی 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 دومین دوره از تخصص یادگیری ماشین کاربردی است که توسط Coursera و موسسه هوش ماشین آلبرتا برای شما آورده شده است.