Специализация Coursera по машинному обучению


Первый курс специализации по машинному обучению Coursera начинается на следующей неделе, 7 декабря 2015 года. А второй курс, Regression, открывается сегодня, 30 ноября.

Учитывая, что курс машинного обучения Эндрю Нг был полигоном для тестирования Coursera, платформа MOOC, которую он основал, вполне логично, что машинное обучение должно быть среди тем, по которым вы можете получить сертификат специализации Coursera.

Хотя очень популярный курс Нг все еще находится в каталоге Coursera, и его новая сессия будет проходить с 30 ноября 2105 г. по 22 февраля, он не является частью специализации по машинному обучению, которая поступает от Вашингтонского университета и преподается Эмили Фокс и Карлос Гестрин, оба имеют звание профессора машинного обучения Amazon.

Согласно его описанию:

Эта специализация представляет собой практическое введение в увлекательную и востребованную область машинного обучения. Вы научитесь анализировать большие и сложные наборы данных, создавать приложения, которые могут делать прогнозы на основе данных, и создавать системы, которые со временем адаптируются и улучшаются. В заключительном проекте Capstone Project вы примените свои навыки для решения оригинальной реальной проблемы с помощью алгоритмов машинного обучения.

На среднем уровне, то есть вам необходимо иметь опыт работы с Python и статистикой, он состоит из пяти курсов и проекта Capstone, который объединяет полученные ранее знания.

Студентам, желающим получить сертификат, выданный после успешного завершения этой специализации, рекомендуется пройти пять курсов по порядку. Однако есть некоторая гибкость, и, поскольку курсы снова появляются в расписании регулярно, если вы не закончите за один сеанс, вы можете повторно записаться и продолжить с того места, где вы пришли. Однако для получения кредита на специализацию, за которую вы платите каждый курс по 79 долларов за курс, экономия 10%, если вы заплатите за все сразу. Если вам не нужна сертификация, вы можете бесплатно пройти соответствующие курсы.

Первый курс, «Основы машинного обучения: подход к изучению конкретного случая», который проводится с 7 декабря в течение 6 недель, закладывает основу для дальнейших действий и дает участникам практический опыт работы с машинным обучением на основе серии практических тематических исследований. .

В его описании говорится:

В этом первом курсе метод машинного обучения рассматривается как черный ящик. Используя эту абстракцию, вы сосредоточитесь на понимании интересующих задач, сопоставлении этих задач с инструментами машинного обучения и оценке качества результатов. В последующих курсах вы углубитесь в компоненты этого черного ящика, изучая модели и алгоритмы. Вместе эти части образуют конвейер машинного обучения, который вы будете использовать при разработке интеллектуальных приложений.

Следующий курс в расписании посвящен регрессии, и презентация этого курса начинается 30 ноября. Примером этого является прогнозирование цен на жилье, и в ходе курса студенты изучают модели регуляризованной линейной регрессии для задачи прогнозирования и выбора характеристик.

Следующие два модуля посвящены классификации, с тематическим исследованием по анализу настроений и кластеризации и извлечению, с тематическим исследованием по поиску похожих документов.

В последнем курсе серии «Рекомендательные системы и уменьшение размерности» студенты изучают задачу рекомендации продуктов на основе отзывов клиентов. Затем, в рамках проекта Machine Learning Capstone: Intelligent Application with Deep Learning, они должны реализовать модель глубокого обучения на Python для рекомендации продукта на основе изображений и развернуть ее как услугу.

Кажется вполне уместным, что после обучения профессоров Amazon конечным достижением должно стать создание рекомендательного продукта, подобного Amazon!

Машинное обучение — большая тема, которая сейчас очень популярна. Любой, кто хочет узнать об этом, окажется избалованным выбором. Ранее в этом месяце мы рассказали о программе Udacity Machine Learning Engineer Nanodegree, которая охватывает многие из тех же тем, но в духе Google. Поиск по машинному обучению на Class Central дает другие варианты, включая курс Kadenze по машинному обучению для музыкантов и художников, машинное обучение для торговли от Udacity, а также курсы Udacity по контролируемому и неконтролируемому обучению. Также в списке есть машинное обучение с большими данными от Coursera, часть его специализации по большим данным от Калифорнийского университета в Сан-Диего.


Добавить комментарий