欢迎来到 "构建机器学习解决方案"，在这里您将了解机器学习项目的整个生命周期。这门顶点课程涵盖了从问题定义到部署和维护的关键步骤。您将学习如何定义清晰的问题陈述、收集和预处理数据、执行探索性数据分析（EDA）以及设计功能以提高模型性能。课程将指导您选择和实施适当的模型，比较经典的机器学习、深度学习和生成式人工智能方法。您将重点考虑现实世界中的各种因素，解决可扩展性、可解释性和道德影响等问题。您将获得使用 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等工具的实践经验，确保您能够有效地部署和监控模型。课程结束后，您将具备构建端到端 ML 解决方案的能力，从而将数据转化为可操作的见解，并在开发的每个阶段做出明智的决策。
构建机器学习解决方案
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构建机器学习解决方案
包含在 中
您将获得的技能
- Machine Learning
- Predictive Modeling
- Data Analysis
- Feature Engineering
- Exploratory Data Analysis
- Data Collection
- MLOps (Machine Learning Operations)
- Model Evaluation
- Continuous Monitoring
- Applied Machine Learning
- Data Cleansing
- Data Preprocessing
- Data Ethics
- Statistical Analysis
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
16 项作业
授课语言：英语（English）
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积累 机器学习 领域的专业知识
本课程是 使用 Scikit-learn、PyTorch 和 Hugging Face 进行机器学习 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 Coursera 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
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位教师
376 门课程54,291 名学生
提供方
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Jennifer J.
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