상품 설명

이 과정은 응용 기계 학습 전문 분야에서 배운 모든 것을 종합합니다. 이제 완전한 기계 학습 프로젝트를 진행하여 기계 학습 유지 관리 로드맵을 준비합니다. 변화하는 데이터에 대처하는 방법을 이해하고 분석하게 됩니다. 또한 프로젝트에서 잠재적인 의도하지 않은 효과를 식별하고 해석할 수 있습니다. 적용된 기계 학습 모델을 운영하고 유지 관리하는 절차를 이해하고 정의합니다. 이 과정을 마치면 기계 학습 프로젝트를 자신 있게 시작하고 비즈니스 컨텍스트에서 최적화할 준비를 하는 데 필요한 모든 도구와 이해를 갖추게 됩니다.

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.

Coursera와 Alberta Machine Intelligence Institute(Amii)에서 제공하는 Applied Machine Learning Specialization의 마지막 과정입니다.

가격 : 무료 등록!

기계 학습 성능 최적화 – 앨버타 기계 지능 연구소