Este curso lo lleva a partir de la comprensión de los fundamentos de un plan de aprendizaje automático.
Los estudiantes comprenderán e implementarán técnicas de aprendizaje supervisado en estudios de casos reales para examinar escenarios de casos comerciales donde los árboles de elección, los k vecinos más cercanos y las máquinas de vectores de soporte se aplican de forma óptima.
Los estudiantes además adquirirán capacidades para contrastar las secuelas prácticas de diferentes pasos de preparación de datos y explicar inconvenientes de producción habituales en ML aplicado.
Para tener triunfo, debería tener por lo menos vivencia de grado principiante en la programación de Python (por ejemplo, ser capaz de leer y rastrear código que existe, sentirse práctico con condicionales, bucles, cambiantes, listas, diccionarios y matrices). Debería tener conocimientos básicos de álgebra lineal (notación vectorial) y estadísticas (distribuciones de posibilidad y media/mediana/moda).
Este es el segundo curso de la Especialización en aprendizaje automático aplicado que te ofrecen Coursera y el Instituto de IA (inteligencia artificial) de Alberta.
Los temas del curso son:
- Clasificación usando árboles de decisión y k-NN
- Funciones para la diversión y el beneficio
- Regresión para clasificación: máquinas de vectores de soporte
- Modelos contrastantes
Este curso es ofrecido por Instituto de Inteligencia de Máquinas de Alberta
El Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) es el hogar de algunos de los mejores talentos del mundo en inteligencia artificial. Somos una sede en Alberta
instituto de investigación que empuja los límites del conocimiento académico y guía la comprensión empresarial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
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