Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT

실용 머신 러닝 소개
  • Level Professional
  • Course by Alberta Machine Intelligence Institute
  • Offered by

About

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.

Modules

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

Discover the essentials of practical machine learning with this comprehensive course designed for professionals eager to apply data analysis and automation in their projects. Whether you're working in finance, pharmaceuticals, engineering, or business, this course will guide you through defining problems and preparing data for machine learning applications. Led by experts from Coursera and the Alberta Machine Intelligence Institute, this course will equip you with the skills to define machine learning problems through two distinct approaches, investigate available data resources, and identify potential ML applications. You'll also learn to understand business needs and prepare your data for effective machine learning implementation. This professional-level course is available through Coursera with subscription options for both Starter and Professional tiers. It’s an ideal choice for those looking to enhance their expertise in practical machine learning and drive innovation in their respective fields.

Anna Koop
Instructor

Anna Koop