Machine Learning Specialization - 详细项目介绍

项目概述

Machine Learning Specialization 是由 DeepLearning.AI 与斯坦福大学在线（Stanford Online）合作创建的基础在线课程项目。这个对初学者友好的项目将教授机器学习基础知识，以及如何使用这些技术构建真实世界的AI应用。

讲师信息

本专业化课程由Andrew Ng教授，他是一位AI远见者，曾在斯坦福大学领导关键研究，并在Google Brain、百度和Landing.AI开展了开创性的工作，推进了AI领域的发展。

Andrew Ng是DeepLearning.AI的创始人，AI Fund的普通合伙人，Coursera的联合创始人兼董事长，以及斯坦福大学的兼职教授。

课程历史与声誉

这个3门课程的专业化项目是Andrew开创性的机器学习课程的更新版本，该课程评分4.9/5，自2012年推出以来已有超过480万学习者参与。

截至2020年，Coursera上最受欢迎的三门课程中有三门是Andrew Ng的：机器学习（第1位）、AI for Everyone（第5位）、神经网络与深度学习（第6位）。

课程结构

该专业化课程分为3门课程，每门课程都有特定的主题和按周划分的内容：

1. Supervised Machine Learning: Regression and Classification（监督机器学习：回归与分类）

   • 机器学习入门
   • 回归（线性回归）
   • 分类（逻辑回归）

2. Advanced Learning Algorithms（高级学习算法）

   • 神经网络
   • 决策树
   • 随机森林
   • 提升算法（Boosting）
   • 应用机器学习的实用建议

3. Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning（无监督学习、推荐系统、强化学习）

   • 无监督学习技术
   • 推荐系统
   • 强化学习基础

学习时长

按每周5小时的学习速度，完成课程1需要3周，完成课程2需要4周，完成课程3需要3周。

课程内容详细介绍

本课程提供现代机器学习的广泛介绍，包括：

监督学习

• 多元线性回归
• 逻辑回归
• 神经网络
• 决策树

无监督学习

• 聚类
• 降维
• 推荐系统

硅谷最佳实践

• 模型评估和调优
• 采用以数据为中心的方法来提高性能
• 其他AI和机器学习创新实践

学习成果

完成本专业化课程后，您将能够：

• 使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型
• 构建和训练用于预测和二元分类任务的监督机器学习模型，包括线性回归和逻辑回归
• 使用TensorFlow构建和训练神经网络以执行多类分类
• 应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型能够泛化到现实世界的数据和任务
• 构建和使用决策树和树集成方法，包括随机森林和提升树
• 使用无监督学习技术：包括聚类和异常检测
• 使用协同过滤方法和基于内容的深度学习方法构建推荐系统
• 构建深度强化学习模型

课程特色

该课程的特色包括：

• 不需要先前的数学知识或严格的编程背景
• 采用核心课程内容——经过多年数百万学习者验证——并使其更易于理解
• 通过直观的视觉方法教授基础AI概念，然后介绍实现算法所需的代码和基础数学

技术栈与工具

课程主要使用以下技术和工具：

# 主要Python库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scikit-learn
import tensorflow as tf

适合人群

• 机器学习初学者
• 希望进入AI领域的专业人士
• 想要在机器学习领域建立职业生涯的学习者
• 具有基本Python知识的开发者

认证与证书

完成课程后将获得Coursera认证证书，该证书由斯坦福大学和DeepLearning.AI联合颁发。

课程评价

如果您希望进入AI领域或在机器学习领域建立职业生涯，新的机器学习专业化课程是最好的起点。

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注意： 本课程为英文授课，建议具备基本的英语听说读写能力。课程提供字幕和作业支持，适合全球学习者参与。