Învățarea automată supravegheată: Regresie și clasificare

Participați la învățarea automată supravegheată: Regresie și clasificare pentru a dobândi cunoștințe fundamentale privind învățarea automată modernă și pentru a dezvolta aptitudinile și competențele experților din industrie. Acest curs oferă participanților o introducere amplă în învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, precum și cele mai bune practici din industrie.

Acesta este primul dintre cele trei cursuri din cadrul specializării de învățare automată oferite de Coursera, creat în colaborare cu DeepLearning.AI și Stanford Online și predat de Andrew Ng. Acest program este conceput pentru începători pentru a le oferi o înțelegere de bază a învățării automate și a modului în care aceste tehnici pot fi utilizate pentru a construi aplicații de inteligență artificială (IA) în lumea reală.

Sinteza cursului

Se estimează că finalizarea cursului de începător durează 33 de ore și include 9 de evaluări. Acesta este împărțit în trei module:

• Introducere privind învățarea automată (7 ore)
• Regresie cu variabile de intrare multiple (9 ore)
• Clasificare (16 ore)

Cursanții vor fi dotați cu instrumentele necesare pentru:

• Construiți modele de învățare automată în Python utilizând biblioteci populare de învățare automată NumPy și scikit-learning
• Crearea și formarea unor modele de învățare automată supravegheate pentru sarcini de predicție și clasificare binară

 Participanții vor primi un certificat partajabil după finalizare. 

Următoarele etape

După finalizarea învățării automate supravegheate: Cursul de regresie și clasificare, participanții pot participa la următoarele două cursuri ale specializării de învățare automată:

• Algoritmi de învățare avansată (34 ore)
• Învățare nesupravegheată, recomandări, învățare consolidată (27 de ore)