Структурирование проектов по машинному обучению
Offered By: DeepLearning.AI via Coursera
Course Description
Overview
Из этого курса вы узнаете, как создавать успешные проекты по машинному обучению. Вы — лидер команды по внедрению ИИ или хотите им стать? Этот курс научит вас ставить правильные цели для своей команды.
Многое из содержимого этого курса никогда не предлагалось в других образовательных проектах и наработано на основе моего опыта построения и внедрения многочисленных проектов. В настоящий курс также включены два тренажера, которые позволят вам отработать принятие решений в ходе организации проектов по машинному обучению. Тренажеры дадут вам опыт, на получение которого иначе могло бы потребоваться несколько лет работы в машинном обучении.
После двух недель занятий вы:
— поймете, как диагностировать ошибки в системах машинного обучения;
— научитесь выделять наиболее перспективные направления для снижения количества ошибок;
— получите знания о сложных настройках машинного обучения, таких как несоответствие наборов для обучения тестовым наборам, и сравнении показателей машины с показателями человеческого уровня;
— узнаете, как применять сквозное обучение (end-to-end learning), перенос обучения (transfer learning) и многозадачное обучение (multi-task learning).
Я видел, как команды специалистов впустую тратили месяцы и даже годы работы потому, что не понимали принципы, излагаемые в этом курсе. Я надеюсь, что этот двухнедельный курс сэкономит месяцы вашего времени.
Он независим от других, и для его прохождения нужны только базовые знания в области машинного обучения. Это третий курс специализации «Глубокое обучение».
Syllabus
- Стратегия в области машинного обучения (ML)
- Стратегия машинного обучения (2)
Taught by
Andrew Ng, Younes Bensouda Mourri and Kian Katanforoosh
Related Courses
Structuring Machine Learning ProjectsDeepLearning.AI via Coursera 머신 러닝 프로젝트 구조화
DeepLearning.AI via Coursera