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.
실용 머신 러닝 소개
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Business Requirements
- Kategorie: Data Collection
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Case Studies
- Kategorie: AI Enablement
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Training Records Management
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Product Lifecycle Management
- Kategorie: Business Logic
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Business Priorities
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Machine Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Operational Data Store
Wichtige Details
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Bewertungen
5 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dozent
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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