4.5
estrellas
48 calificaciones

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ofrecido por

Machine Learning Introduction for Everyone

Habilidades en redes de IBM

Acerca de este Curso

23.048 vistas recientes

This three-module course introduces machine learning and data science for everyone with a foundational understanding of machine learning models. You’ll learn about the history of machine learning, applications of machine learning, the machine learning model lifecycle, and tools for machine learning. You’ll also learn about supervised versus unsupervised learning, classification, regression, evaluating machine learning models, and more. Our labs give you hands-on experience with these machine learning and data science concepts. You will develop concrete machine learning skills as well as create a final project demonstrating your proficiency. 
After completing this program, you’ll be able to realize the potential of machine learning algorithms and artificial intelligence in different business scenarios. You’ll be able to identify when to use machine learning to explain certain behaviors and when to use it to predict future outcomes. You’ll also learn how to evaluate your machine learning models and to incorporate best practices. 

In addition to receiving a certificate from Coursera, you'll also earn an IBM Badge to help you share your accomplishments with your network and potential employer. 

This Course Is Part of Multiple Programs 

You can also leverage the learning from the program to complete the remaining two courses of the six-course IBM Machine Learning Professional Certificate and power a new career in the field of machine learning.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel principiante

Aprox. 7 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

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Qué aprenderás

Compare and contrast artificial intelligence, machine learning, and deep learning
Explain the machine learning models development lifecycle
Differentiate between supervised and unsupervised machine learning
Evaluate classification models using metrics such as accuracy, confusion matrices, precision, and recall

Habilidades que obtendrás

Deep Learning
Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning
Reinforcement Learning
Machine Learning Model Lifecycle

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Instructores

Calificación del instructor

4,58/5 (13 calificaciones)

Aije Egwaikhide

Senior Data Scientist

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Habilidades en redes de IBM

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

2 horas para completar

Machine Learning for Everyone

Welcome to the world of machine learning.

Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science that focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy. Machine learning is an important component in the growing field of data science. Using statistical methods, algorithms are trained to make classifications or predictions, uncovering key insights within data mining projects. These insights subsequently drive decision-making within applications and businesses, ideally impacting key growth metrics. As big data continues to expand and grow, the market demand for data scientists will increase, requiring them to assist in the identification of the most relevant business questions and subsequently the data to answer them. In this module, you will explore some of the fundamental concepts behind machine learning. You will learn to differentiate between AI, machine, and deep learning. Further, you will also explore the importance and requirements of each process in the lifecycle of a machine learning product.

2 horas para completar

6 videos (Total 35 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

Semana

Semana 2

2 horas para completar

Machine Learning Topics

Machine learning is a hot topic, and everyone is trying to understand what it is about. With the amount of information that is out there about machine learning, you can get quickly overwhelmed.

2 horas para completar

6 videos (Total 37 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

Semana

Semana 3

3 horas para completar

(Optional Honors) Final Project

3 horas para completar

1 lectura

Reseñas

4.5

13 reseña

5 stars
62 %
4 stars
26 %
3 stars
12 %

Principales reseñas sobre MACHINE LEARNING INTRODUCTION FOR EVERYONE

por NA2 de jun. de 2022

my tool doesn't work!

I can't use it to upgrade my account and do my project!

says tha it's invalid

help

por BS12 de jun. de 2022

Very informative and for someone who just knows the word "Machine Learning", this was a good learning curve in getting to know about it

por SR1 de oct. de 2022

Very intuitive and easy to understand the basics of Machine Learning concepts. Thank you!

por ZA26 de jun. de 2022

I learned a lot from this course ,i love this course. i enjoyed this course and got a lot of knowledge.

Ver todas las reseñas

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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