IBM

机器学习入门

Aije Egwaikhide
Yasmine Hemmati

位教师:Aije Egwaikhide

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包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(294 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
6 小时 完成
自行安排学习进度
96%
大多数学生喜欢此课程
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无需具备相关经验
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6 小时 完成
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您将学到什么

  • 比较和对比人工智能、机器学习和深度学习

  • 解释机器学习模型的开发周期

  • 区分有监督和无监督机器学习

  • 使用准确度、混淆矩阵、精确度和召回率等指标评估分类模型

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有3个模块

欢迎来到机器学习的世界。 机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的一个分支,主要研究如何利用数据和算法来模仿人类的学习方式,逐步提高学习的准确性。 机器学习是不断发展的数据科学领域的重要组成部分。利用统计方法对算法进行训练,使其能够进行分类或预测,从而在数据挖掘项目中发现关键见解。这些洞察力随后会推动应用和业务决策,对关键增长指标产生理想的影响。随着大数据的不断扩展和增长,市场对数据科学家的需求也将增加,要求他们协助确定最相关的业务问题,并随后提供数据来回答这些问题。 在本模块中,您将探索机器学习背后的一些基本概念。您将学习如何区分人工智能、机器学习和深度学习。此外,您还将探索机器学习产品生命周期中每个流程的重要性和要求。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料1个作业2个插件

机器学习是一个热门话题,每个人都在试图了解它的内涵。由于有关机器学习的信息量巨大,您可能很快就会被淹没。 在本模块中,您将探索需要了解的机器学习中最重要的主题。您将深入了解监督和非监督学习、分类、深度学习和强化学习以及回归。此外,您还将学习如何评估机器学习模型。

涵盖的内容

8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目2个插件

在本作业中,我们将使用机器学习 Regression 应用程序调查保险费用,探索不同的 Feature 如何影响这些费用。使用交互式 Regression 应用程序,您将分析机器学习模型如何根据不同的用户输入预测保险费用。

涵盖的内容

4篇阅读材料1个作业1个插件

位教师

授课教师评分
4.8 (78个评价)
Aije Egwaikhide
IBM
6 门课程752,286 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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294 条评论

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  • 1 star

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IQ
5

已于 Sep 23, 2024审阅

SS
5

已于 Sep 3, 2025审阅

KI
5

已于 Jun 4, 2025审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。