Este curso tiene que ver con los datos y cómo son primordiales para el triunfo de su modelo de aprendizaje automático aplicado. Terminar este curso les dará a los alumnos las capacidades para:
- Entender los recursos críticos de los datos en las etapas de aprendizaje, entrenamiento y operación
- Entender los sesgos y las fuentes de datos.
- Llevar a cabo técnicas para mejorar la generalidad de su modelo.
- Describir las secuelas del sobreajuste e detectar medidas de mitigación.
- Llevar a cabo medidas de prueba y validación apropiadas.
- Demuestre cómo se puede mejorar la exactitud de su modelo con una ingeniería de propiedades bien pensada.
- Explore el efecto de los límites del algoritmo en la fuerza del modelo
Para tener triunfo en este curso, debería tener por lo menos vivencia de grado principiante en la programación de Python (p. ej., ser capaz de leer y rastrear código que existe, sentirse a gusto 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 tercer curso de la Especialización en aprendizaje automático aplicado que te ofrecen Coursera y el Instituto de ia (inteligencia artificial) de Alberta.
Las capacidades que obtendrás
- Estudio estadístico
- Aprendizaje automático
- Programación Python
- Programación de computadoras
- Álgebra lineal
Los temas del curso son:
- ¿Qué aspecto tienen los buenos datos?
- Preparación de sus datos para el éxito del aprendizaje automático
- Ingeniería de características para MÁS diversión y ganancias
- Datos incorrectos
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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