Duke University

机器学习概论

Lawrence Carin
David Carlson
Timothy Dunn

位教师:Lawrence Carin

233,403 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(3,773 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
97%
大多数学生喜欢此课程
深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(3,773 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
97%
大多数学生喜欢此课程

您将学到什么

  • 解释各种 Machine Learning 模型,以及它们如何解决从医疗诊断到文本预测等多个行业中的复杂问题。

  • 通过动手实践练习,在数据集上实施 Data Science Modeling。

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

24 项作业

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6个模块

本模块的重点是用尽可能少的数学知识介绍机器学习的概念。我们将介绍机器学习的基本概念,包括逻辑回归,这是一种简单但广泛使用的机器学习(ML)方法。 此外,我们还将介绍多层感知器(MLP)这一基本神经网络。还将讨论深度学习的概念,以及与更简单模型的关系。

涵盖的内容

23个视频3篇阅读材料10个作业3个非评分实验室

在本模块中,我们将讨论深度网络学习的数学基础。首先,我们将讨论如何将深度网络学习问题定义为数学函数的最小化问题。在定义数学目标后,我们将介绍验证方法,以估计所学深度网络在现实世界中的性能。然后,我们将讨论如何利用梯度下降这一经典优化技术来实现这一数学目标。最后,我们将讨论为什么以及如何在实践中使用随机梯度下降来学习深度网络。

涵盖的内容

6个视频3个作业2个非评分实验室

本周的内容包括模型训练、迁移学习和微调。除了学习 CNN 的基本原理和应用方法外,还将仔细讨论 CNN 的直觉,目的是提供概念性理解。

涵盖的内容

8个视频4个作业2个非评分实验室

本周将介绍神经网络在自然语言处理(NLP)中的应用,从简单的神经网络模型到更复杂的神经网络模型。本周将讨论词嵌入的基本概念,以及如何在多个 NLP 应用的模型学习和使用中采用此类方法。此外,还讨论了各种神经 NLP 模型,包括递归神经网络,特别是长短期记忆 (LSTM) 模型。

涵盖的内容

13个视频4个作业2个非评分实验室

本周我们将介绍变形网络(Transformer Network),这是一种深度机器学习模型,旨在比循环神经网络(RNN)更灵活、更健壮。首先,我们将回顾变形网络的几个机器学习构件:单词向量的内积、注意力机制以及序列到序列编码器和解码器。然后,我们将把所有这些组件组合在一起,探索完整的变形网络。

涵盖的内容

12个视频

本周将介绍 "强化学习"(Reinforcement Learning),这是机器学习中的一个基本概念,它关注的是在特定情况下采取适当的行动以获得最大回报。在学习了强化学习的初始步骤后,我们将转向 Q 学习以及深度 Q 学习。我们将讨论 "探索"(Exploration)和 "利用"(Exploitation)这两个概念之间的区别以及它们的重要性。

涵盖的内容

10个视频1篇阅读材料3个作业2个非评分实验室

位教师

授课教师评分
4.7 (1,462个评价)
Lawrence Carin
Duke University
1 门课程233,403 名学生
David Carlson
Duke University
1 门课程233,403 名学生
Timothy Dunn
Duke University
1 门课程233,403 名学生

提供方

Duke University

从 机器学习 浏览更多内容

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

4.7

3,773 条评论

  • 5 stars

    74.79%

  • 4 stars

    20.27%

  • 3 stars

    2.96%

  • 2 stars

    0.68%

  • 1 star

    1.27%

显示 3/3773 个

AG
5

已于 May 7, 2021审阅

AM
4

已于 Apr 27, 2021审阅

PC
5

已于 May 25, 2020审阅

Coursera Plus

通过 Coursera Plus 开启新生涯

无限制访问 10,000+ 世界一流的课程、实践项目和就业就绪证书课程 - 所有这些都包含在您的订阅中

通过在线学位推动您的职业生涯

获取世界一流大学的学位 - 100% 在线

加入超过 3400 家选择 Coursera for Business 的全球公司

提升员工的技能,使其在数字经济中脱颖而出

常见问题