Certificate in Supervised Learning for Professional Development
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이 과정에 대해
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완료까지 2개월
주 2-3시간
언제든 시작
대기 기간 없음
과정 세부사항
• Introduction to Supervised Learning: Defining supervised learning, understanding its role in machine learning, and differentiating it from unsupervised and reinforcement learning. • Data Preprocessing: Data cleaning, normalization, and transformation techniques to prepare data for supervised learning models. • Regression Analysis: Simple and multiple linear regression, polynomial regression, and regularization techniques. • Classification Techniques: Logistic regression, decision trees, random forests, and support vector machines. • Model Evaluation Metrics: Accuracy, precision, recall, F1-score, ROC Curve, and AUC for model evaluation. • Cross-Validation Techniques: K-fold cross-validation, stratified cross-validation, and time-series cross-validation. • Ensemble Methods: Bagging, boosting, and stacking to improve model performance. • Hyperparameter Tuning: Grid search, random search, and Bayesian optimization for hyperparameter optimization. • Introduction to Deep Learning: Understanding the basics of neural networks, activation functions, and backpropagation.
These units should provide a comprehensive understanding of supervised learning techniques, model evaluation, and hyperparameter tuning for professional development.
경력 경로
경력 경로 생성 중...
입학 요건
- 주제에 대한 기본 이해
- 영어 언어 능숙도
- 컴퓨터 및 인터넷 접근
- 기본 컴퓨터 기술
- 과정 완료에 대한 헌신
사전 공식 자격이 필요하지 않습니다. 접근성을 위해 설계된 과정.
과정 상태
이 과정은 경력 개발을 위한 실용적인 지식과 기술을 제공합니다. 그것은:
- 인정받은 기관에 의해 인증되지 않음
- 권한이 있는 기관에 의해 규제되지 않음
- 공식 자격에 보완적
과정을 성공적으로 완료하면 수료 인증서를 받게 됩니다.
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