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机器学习不仅仅是一项任务，甚至也不仅仅是一小部分任务；它是一个完整的过程，是从业人员必须自始至终遵循的过程。正是这个过程（也称为工作流程）使企业能够从机器学习技术中获得最有用的结果。无论最终产品或服务采取何种形式，利用工作流程都是企业人工智能解决方案取得成功的关键。
遵循机器学习工作流程
您将学到什么
收集和准备用于训练和测试机器学习模型的数据集。
分析数据集以获得洞察力。
根据需要建立和训练机器学习模型，以满足业务需求。
将机器学习项目的发现反馈给组织。
您将获得的技能
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累 机器学习 领域的专业知识
本课程是 CertNexus 人工智能认证从业者 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 CertNexus 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
本专业的上一门课程概述了机器学习的工作流程。现在，在本课程中，您将更深入地一步步实际体验这一过程。在第一个模块中，您将首先收集将用作机器学习项目输入的数据。
涵盖的内容
9个视频4篇阅读材料2个作业1个讨论话题2个非评分实验室
您已经提出了一个机器学习问题，并确定了一个可能使用的数据集。现在，您将对数据集进行分析，以便在准备创建初始机器学习模型时，就如何充分利用数据集所包含的信息提出想法。
涵盖的内容
15个视频5篇阅读材料1个作业1个讨论话题3个非评分实验室
在将数据集用于机器学习模型之前，通常需要执行各种任务，以确保数据处于最佳状态。在本模块中，您将使用各种方法来准备数据。
涵盖的内容
9个视频4篇阅读材料2个作业1个讨论话题1个非评分实验室
要在 Python 等环境中建立机器学习模型，必须先确定能产生所需结果的算法，然后根据训练数据使用该算法创建模型。初始设置完成后，可能需要多次测试和改进才能生成符合要求的模型。
涵盖的内容
13个视频3篇阅读材料1个作业1个讨论话题4个非评分实验室
现在，您已经完成了机器学习模型的训练和调整，可以将注意力转向模型的部署。这可能只是根据你的发现制作一份报告，也可能涉及更多内容，特别是如果它将被纳入可重复流程或成为软件解决方案的一部分。无论在哪种情况下，最终确定都是机器学习工作流程的关键结论。
涵盖的内容
8个视频3篇阅读材料1个作业2次同伴评审1个讨论话题
您将参与一个项目，将本课程的教材知识应用到实际场景中。
涵盖的内容
1次同伴评审1个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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状态：免费试用
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
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Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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学生评论
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JL
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已于 Aug 31, 2023审阅
Great course and content. Useful information I can apply to future machine learning workflows.
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