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실용 머신 러닝 소개
  • Level Professional
  • المدة
  • الطبع بواسطة Alberta Machine Intelligence Institute
  • Offered by

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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.

الوحدات

학습 1: 정의

    • 6 Videos
    • 2 Readings
    • 3 Discussion
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 개념과 정의

3 Discussions

  • 인공 지능을 바라보는 시각
  • 만남의 광장
  • AI와 ML에 대한 오해

6 Videos

  • 실용 머신 러닝 전문 과정 소개
  • 강사소개
  • 강좌 1 소개
  • 인공 지능과 머신 러닝이란 무엇인가요?
  • 데이터 과학이란 무엇인가요?
  • 머신 러닝 프로세스

2 Readings

  • 딥 러닝에 대해서도 알고 싶으신가요? (추가)
  • 신경망을 속이는 방법(추가)

학습 2: 지도 학습

    • 3 Videos
    • 3 Readings
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3 Videos

  • 머신 러닝의 세 가지 종류
  • 분류: 무엇이고 어떻게 작동하는가?
  • 회귀: 회귀선과 예상 수치

3 Readings

  • 비즈니스 데이터 세트를 위해 실측 자료를 수집하는 방법 (필수)
  • 여러 주석자에게 배우기: 조사 (추가)
  • 크라우드 소싱을 통한 실측 자료 추론 (추가)

학습 3: 더 넓은 의미의 머신 러닝

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 머신 러닝 기술 알아보기

3 Videos

  • 비지도 학습
  • 강화 학습
  • 주간 요약

1 Readings

  • 준 지도 학습 (필수)

학습 1: 인간과는 다른 기계

    • 2 Videos
    • 1 Discussion
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1 Discussions

  • QuAM을 위한 설명 가능성과 정확성

2 Videos

  • 일반화와 기계가 실제로 학습하는 방법
  • 로우 데이터의 특징 및 변형

학습 2: 적용 사례

    • 2 Videos
    • 3 Readings
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2 Videos

  • 농부 베티의 정밀 농업 계획
  • QuAM을 이용할 때 고려해야 할 점

3 Readings

  • 정밀 농업에 대한 간략 소개
  • 농부 베티가 시도한 비지도 학습 (필수)
  • ML 문제의 핵심은 데이터 (필수)

학습 3: 좋은 질문 만들기

    • 4 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 현실 세계에서의 머신 러닝 검토

1 Discussions

  • 대리지표에 대한 모든 것

4 Videos

  • 광범위한 사례 좁히기
  • 비즈니스 평가 알아보기
  • 모든 것이 대리지표입니다
  • 주간 요약

1 Readings

  • ML에 대한 Martin Zinkevich의 규칙 (추가)

학습 1: 필요한 데이터

    • 2 Videos
    • 1 Discussion
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1 Discussions

  • 데이터의 출처

2 Videos

  • 훈련 데이터의 출처
  • 나는 얼마만큼의 데이터가 필요할까?

학습 2: 문제와 관련된 데이터

    • 3 Videos
    • 2 Readings
    • 1 Discussion
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1 Discussions

  • 편향과 노이즈

3 Videos

  • 윤리적 문제
  • 데이터 출처의 편향
  • 노이즈와 무작위성의 출처

2 Readings

  • 개인정보 보호법 (필수)
  • 데이터 보호에 관한 정부 문서 (추가)

학습 3: 데이터 프로세스

    • 4 Videos
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • ML 데이터에 대한 이해

4 Videos

  • 이미지 분류 사례
  • 데이터 정제: 모두가 가장 좋아하는 일
  • 데이터 파이프라인을 설정하는 이유
  • 주간 요약

학습 1: 머신 러닝 프로세스 라이프사이클

    • 2 Videos
    • 1 Readings
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2 Videos

  • MLPL 개요
  • 농부 베티의 MLPL

1 Readings

  • 머신 러닝 프로세스 라이프사이클 설명

학습 2: 모델을 만들 준비하기

    • 2 Videos
    • 1 Discussion
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1 Discussions

  • 머신 러닝이 유용한 작업에는 무엇이 있나요?

2 Videos

  • 문제 정의 과정 알아보기
  • 비즈니스에 사용할 QuAM 평가하기

학습 3: 모델 학습 및 평가

    • 3 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • 머신 러닝 프로젝트에 대한 이해

1 Discussions

  • 거짓 양성과 거짓 음성

3 Videos

  • QuAM의 강점을 기술적으로 평가하기
  • 틀린 것의 여러 가지 종류
  • 주간 요약

1 Readings

  • 전이성 유방암 식별을 위한 딥 러닝 (상급 추가 내용)

Auto Summary

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Anna Koop
Instructor

Anna Koop