Questo corso è stato classificato tra i 100 migliori corsi su Coursera, in base alle sue valutazioni elevate e al gran numero di valutazioni.
Questo corso approfondisce le basi dell'apprendimento automatico utilizzando un linguaggio di programmazione familiare e accessibile, Python. In questo corso esamineremo due componenti principali: in primo luogo, imparerai lo scopo dell'apprendimento automatico e dove si applica al mondo reale. In secondo luogo, otterrai una panoramica di argomenti di apprendimento automatico come apprendimento supervisionato e non supervisionato, valutazione del modello e algoritmi di apprendimento automatico. In questo corso ti eserciterai con esempi di vita reale.
Questo corso approfondisce le basi dell'apprendimento automatico utilizzando un linguaggio di programmazione familiare e accessibile, Python.
In questo corso esamineremo due componenti principali: in primo luogo, imparerai lo scopo dell'apprendimento automatico e dove si applica al mondo reale.
In secondo luogo, otterrai una panoramica di argomenti di apprendimento automatico come apprendimento supervisionato e non supervisionato, valutazione del modello e algoritmi di apprendimento automatico.
In questo corso ti eserciterai con esempi di apprendimento automatico nella vita reale e vedrai come influisce sulla società in modi che potresti non aver immaginato.
Dedicando solo poche ore alla settimana per le prossime settimane, ecco cosa otterrai.
1) Nuove competenze da aggiungere al tuo curriculum, come regressione, classificazione, clustering, learning sci-kit e SciPy 2) Nuovi progetti che puoi aggiungere al tuo portfolio, tra cui rilevamento del cancro, previsione delle tendenze economiche, abbandono dei clienti, motori di raccomandazione e molti altri.
3) E un certificato in machine learning per dimostrare la tua competenza e condividerla ovunque tu voglia online o offline, come profili LinkedIn e social network.
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In questa settimana imparerai le applicazioni del Machine Learning in diversi campi come salute, banche, telecomunicazioni, ecc. Avrai una panoramica degli argomenti di apprendimento automatico, come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato e l'uso di ciascun algoritmo. Inoltre, comprendi il vantaggio dell'utilizzo delle librerie Python per implementare modelli di machine learning.
In questa settimana, riceverai una breve introduzione alla regressione. Imparerai la regressione lineare, non lineare, semplice e multipla e le loro applicazioni. Applicare tutti questi metodi su due diversi set di dati, nella parte di laboratorio. Inoltre, imparerai come valutare il tuo modello di regressione e calcolarne l'accuratezza.
In questa settimana imparerai la tecnica di smistamento. Esercitati con diversi algoritmi di classificazione, come KNN, Decision Trees, Logistic Regression e SVM. Inoltre, imparerai i pro ei contro di ciascun metodo e le diverse metriche di accuratezza della classificazione.
In questa sezione imparerai i diversi approcci di clustering. Imparerai come utilizzare il clustering per la segmentazione dei clienti, raggruppando gli stessi veicoli e anche raggruppando le stazioni meteorologiche. Comprende 3 tipi principali di clustering, incluso il clustering basato su partizione, il clustering gerarchico e il clustering basato sulla densità.
In questo modulo imparerai i sistemi di raccomandazione. Innanzitutto, ti verrà presentata l'idea principale alla base dei motori di raccomandazione, quindi comprenderai due tipi principali di motori di raccomandazione, vale a dire il filtro basato sul contenuto e il filtro collaborativo.
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Ph.D., scienziato dei dati senior
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IBM è il leader globale nella trasformazione del business attraverso una piattaforma cloud ibrida aperta e intelligenza artificiale, al servizio di clienti in oltre 170 paesi in tutto il mondo. Oggi, 47 delle 50 aziende Fortune 50 si affidano a IBM Cloud per gestire la propria attività e IBM Watson Enterprise AI è al lavoro su oltre 30.000 impegni. IBM è anche una delle principali organizzazioni di ricerca aziendale al mondo, con 28 anni consecutivi di leadership nel settore dei brevetti. Soprattutto, guidata dai principi di fiducia, trasparenza e supporto per una società più inclusiva, IBM si impegna a essere un innovatore tecnologico responsabile e una forza per il bene nel mondo.
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