機械学習パフォーマンスの最適化

説明

このコースでは、応用機械学習の専門分野で学んだすべてを総合します。ここでは、完全な機械学習プロジェクトを実行して、機械学習のメンテナンスロードマップを準備します。データの変化に対処する方法を理解し、分析します。また、プロジェクト内の潜在的な意図しない影響を特定して解釈できるようになります。適用された機械学習モデルを運用し、維持するための手順を理解し、定義します。このコースを終了するまでに、自信を持って機械学習プロジェクトを展開し、ビジネスコンテキストで最適化する準備をするために必要なすべてのツールと理解を得ることができます。

成功するには、少なくとも初心者レベルの Python プログラミングの背景が必要です (たとえば、既存のコードを読んでコードトレースできること、条件文、ループ、変数、リスト、辞書、配列に慣れていること)。線形代数 (ベクトル表記) と統計 (確率分布と平均/中央値/最頻値) の基本を理解している必要があります。

これは、Coursera と Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) が提供する応用機械学習スペシャライゼーションの最終コースです。