このコースは、その高い評価と多数の評価に基づいて、Courseraのトップ100ベストコースにランク付けされました。
このコースでは、使い慣れたアクセス可能なプログラミング言語であるPythonを使用した機械学習の基本について詳しく説明します。 このコースでは、XNUMXつの主要なコンポーネントを確認します。最初に、機械学習の目的と、それが現実の世界に適用される場所について学習します。 次に、教師あり学習と教師なし学習、モデル評価、機械学習アルゴリズムなどの機械学習トピックの概要を説明します。 このコースでは、実際の例を使って練習します。
このコースでは、使い慣れたアクセス可能なプログラミング言語であるPythonを使用した機械学習の基本について詳しく説明します。
このコースでは、XNUMXつの主要なコンポーネントを確認します。最初に、機械学習の目的と、それが現実の世界に適用される場所について学習します。
次に、教師あり学習と教師なし学習、モデル評価、機械学習アルゴリズムなどの機械学習トピックの概要を説明します。
このコースでは、機械学習の実際の例を使って練習し、想像もしなかった方法で機械学習が社会にどのように影響するかを確認します。
次の数週間、週に数時間を入れるだけで、次のようになります。
1)回帰、分類、クラスタリング、sci-kitの学習、SciPyなど、履歴書に追加する新しいスキル2)がんの検出、経済動向予測、顧客離れ、推奨エンジンなど、ポートフォリオに追加できる新しいプロジェクトもっとたくさん。
3)機械学習の証明書で、あなたの習熟度を証明し、LinkedInのプロフィールやソーシャルネットワークなど、オンラインまたはオフラインで好きな場所で共有できます。
このコースを受講してCourseraコース証明書を取得することを選択した場合、コースを正常に完了すると、IBMデジタルバッジも取得できます。
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今週は、健康、銀行、電気通信などのさまざまな分野での機械学習のアプリケーションについて学習します。 教師あり学習と教師なし学習などの機械学習トピックの概要と、各アルゴリズムの使用法について説明します。 さらに、Pythonライブラリを使用して機械学習モデルを実装することの利点を理解しています。
今週は、回帰について簡単に紹介します。 線形、非線形、単純、重回帰とその応用について学びます。 実験室の部分で、これらすべての方法を3つの異なるデータセットに適用します。 さらに、回帰モデルを評価してその精度を計算する方法を学習します。
今週は、並べ替えの手法について学びます。 KNN、ディシジョンツリー、ロジスティック回帰、SVMなどのさまざまな分類アルゴリズムを使用して練習します。 さらに、各メソッドの長所と短所、およびさまざまな分類精度メトリックについて学習します。
このセクションでは、さまざまなクラスタリング手法について学習します。 顧客のセグメンテーション、同じ車両のグループ化、および気象観測所のグループ化にクラスタリングを使用する方法を学習します。 これは、パーティションベースのクラスタリング、階層的クラスタリング、密度ベースのクラスタリングなど、3つの主要なタイプのクラスタリングで構成されています。
このモジュールでは、レコメンダーシステムについて学習します。 最初に、レコメンデーションエンジンの背後にある主要なアイデアを紹介します。次に、コンテンツベースのフィルタリングと協調フィルタリングという3つの主要なタイプのレコメンデーションエンジンについて理解します。
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博士号、シニアデータサイエンティスト
私のperson_add 211.472人の学生
私のコンピューター4コース
IBMは、オープンハイブリッドクラウドプラットフォームとAIを通じたビジネス変革のグローバルリーダーであり、世界170か国以上のクライアントにサービスを提供しています。 現在、Fortune47の50社のうち50社がビジネスの運営をIBMCloudに依存しており、IBM WatsonEnterpriseAIは30.000を超えるエンゲージメントに取り組んでいます。 IBMはまた、28年連続で特許をリードしている、世界をリードする企業研究機関のXNUMXつです。 とりわけ、IBMは、信頼と透明性の原則、およびより包摂的な社会への支援に導かれ、責任ある技術革新者であり、世界の善のための力となることを約束します。
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