기계 학습 알고리즘 : 감독 학습 팁 테일

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이 과정은 기계 학습 프로젝트의 기본 사항을 이해하는 데 도움이됩니다. 학습자는 의사 결정 트리, k- 최근 접 이웃 및 지원 벡터 머신이 최적으로 사용되는 비즈니스 사례 시나리오를 분석하기 위해 실제 사례 연구에서지도 학습 기법을 이해하고 구현합니다. 또한 학습자들은 다양한 데이터 준비 단계의 실제 결과와 대비되는 기술을 습득하고 적용 ML의 일반적인 생산 문제를 설명합니다.

성공하기 위해서는 최소한 파이썬 프로그래밍에 대한 초급 수준의 배경이 있어야합니다 (예 : 기존 코드를 읽고 코드 추적하고 조건부, 루프, 변수, 목록, 사전 및 배열에 익숙해야 함). 선형 대수 (벡터 표기법) 및 통계 (확률 분포 및 평균 / 중앙 / 모드)에 대한 기본 지식이 있어야합니다.

코스 라와 앨버타 머신 인텔리전스 인스티튜트가 제공하는 응용 머신 러닝 전문화 과정의 두 번째 코스입니다.