앨버타 기계 정보 연구소
온라인 교육 과정
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기계 학습: 실제 세계의 알고리즘 전문화
설명 이 전문 분야는 기계 학습에 대한 소문을 듣고 기계 학습을 데이터 분석 및 자동화에 적용하려는 전문가를 위한 것입니다. 금융, 의학, 엔지니어링, 비즈니스 또는 기타 영역에 상관 없이 이 전문화 과정을 통해 성공적인 기계 학습 애플리케이션을 정의, 교육 및 유지 관리할 수 있습니다. XNUMX개 과정을 모두 마치고 나면...
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기계 학습을위한 데이터
설명 이 과정은 데이터와 적용된 기계 학습 모델의 성공에 데이터가 얼마나 중요한지에 관한 것입니다. 이 과정을 완료하면 학습자는 다음과 같은 기술을 습득할 수 있습니다. 학습, 교육 및 운영 단계에서 데이터의 중요한 요소 이해 편향 및 데이터 소스 이해 일반성을 개선하기 위한 기술 구현…
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기계 학습 성능 최적화
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 잠재적인 의도하지 않은 영향을 식별하고 해석할 수 있습니다.
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응용 기계 학습 소개
설명 이 과정은 머신 러닝에 대한 소문을 듣고 머신 러닝을 데이터 분석 및 자동화에 적용하려는 전문가를 대상으로 합니다. 금융, 의학, 엔지니어링, 비즈니스 또는 기타 영역에서 이 과정은 기계 학습 프로젝트의 문제 정의 및 데이터 준비를 소개합니다. 코스가 끝날 무렵,…
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기계 학습 알고리즘 : 감독 학습 팁
설명 이 과정은 기계 학습 프로젝트의 기초를 이해하는 데 도움이 됩니다. 학습자는 의사 결정 트리, k-최근접 이웃 및 지원 벡터 머신이 최적으로 사용되는 비즈니스 사례 시나리오를 분석하기 위해 실제 사례 연구에 대한 감독 학습 기술을 이해하고 구현합니다. 학습자는 또한 다양한…