หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องนี้เหมาะกับใคร?
เหมาะสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการและการเงิน ผู้ก่อตั้ง และทุกคนที่ได้รับมอบหมายให้อนุมัติ ซื้อ หรือทำงานร่วมกับระบบการเรียนรู้ของเครื่อง คุณอาจกำลังประเมินโมเดลทำนายการเลิกใช้บริการของผู้ขาย ตัดสินใจว่าโครงการพยากรณ์คุ้มค่าที่จะให้ทุนหรือไม่ หรืออธิบายฟีเจอร์การเรียนรู้ของเครื่องให้ลูกค้าฟัง
หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องนี้ไม่เหมาะกับใคร?
หลักสูตรนี้ไม่เหมาะกับผู้ที่ทำงานเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่แล้วและต้องการการฝึกอบรมเฉพาะทางขั้นสูง เส้นทางการเรียนหลักไม่มีการแสดงขั้นตอนการได้มาของสูตรทางคณิตศาสตร์ และบทเรียนเขียนโค้ด Python ที่เลือกเรียนเพิ่มเติมได้จะเริ่มตั้งแต่ศูนย์ ไม่ใช่ระดับงานวิจัย หากต้องการเรียนแบบเต็มเวลาเพื่อเข้าสู่งานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ควรมองหารายวิชาในมหาวิทยาลัยหรือหลักสูตรฝึกอบรมเข้มข้นที่เน้นงานวิศวกรรม ที่นี่ไม่มีการรับประกันงาน หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ทำงานร่วมกับผู้พัฒนาเหล่านั้น และทุกคนที่ต้องการเริ่มลงมือทำเป็นครั้งแรก
ฉันจะได้เรียนรู้อะไรในแต่ละหน่วยการเรียน?
บทเรียนแต่ละหน่วยช่วยสร้างกรอบความเข้าใจร่วมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง แล้วนำไปใช้กับการตัดสินใจที่คุณเผชิญจริง
1. การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
การเรียนรู้รูปแบบจากตัวอย่างแทนการเขียนกฎ และความแตกต่างจาก AI เชิงกำเนิดและระบบอัตโนมัติแบบง่าย.
2. ข้อมูลฝึกสอน
ป้ายกำกับ คุณลักษณะ และความเป็นมา รวมถึงเหตุผลที่คุณภาพของโมเดลขึ้นอยู่กับตัวอย่างที่ใช้เรียนรู้
3. แบบจำลองและการคาดการณ์
อธิบายการจำแนกประเภท การพยากรณ์ค่าตัวเลข และการจัดอันดับ ด้วยตัวอย่างทางธุรกิจแทนสมการ
4. การประเมินผลและการเรียนรู้ข้อมูลฝึกสอนมากเกินไป
ข้อมูลทดสอบ ความแตกต่างระหว่างความถูกต้องโดยรวม ความแม่นยำของผลที่ทำนายว่าใช่ และความครอบคลุมของสิ่งที่ใช่ อธิบายด้วยภาษาง่าย ๆ พร้อมเหตุผลว่าทำไมโมเดลที่ทำได้สมบูรณ์แบบในการทดสอบจึงอาจล้มเหลวเมื่อใช้งานจริง
5. อคติและการเปลี่ยนแปลงของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไป
ข้อมูลในอดีตฝังความไม่เป็นธรรมไว้ได้อย่างไร และทำไมโมเดลจึงทำงานได้แย่ลงเมื่อลูกค้าและตลาดเปลี่ยนไป.
6. การให้โจทย์และตั้งคำถามเกี่ยวกับโครงการแมชชีนเลิร์นนิง
การกำหนดเรื่องที่ต้องตัดสินใจ ตัวชี้วัดความสำเร็จ ต้นทุนจากข้อผิดพลาด และคำถามที่จะถามผู้ให้บริการและทีมงาน
เส้นทางการเรียนเฉพาะบุคคลปรับให้เหมาะกับฉันอย่างไร?
แบบประเมินก่อนเรียนสำรวจว่าคุณเพิ่งเริ่มรู้จักเรื่องนี้หรือเคยดูผู้ขายสาธิตมาแล้ว และคุณต้องตัดสินใจเรื่องอะไร ตัวอย่างของผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะเน้นฟีเจอร์แนะนำและจัดอันดับ ส่วนของหัวหน้าฝ่ายการเงินจะเน้นการพยากรณ์และการแจ้งเตือนการทุจริต หากคุณอธิบายความต่างระหว่างข้อมูลฝึกกับข้อมูลทดสอบได้อยู่แล้ว คุณจะไปเรื่องการประเมินผลได้ทันที
ฉันจะได้ฝึกอะไรบ้าง?
คุณฝึกอ่านงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง กำหนดโจทย์ และตั้งคำถามตรวจสอบงาน งานจะได้รับการประเมินตามเกณฑ์การให้คะแนนที่เปิดดูได้ พร้อมข้อเสนอแนะที่เจาะจง และคุณสามารถขอให้ทบทวนคะแนนได้
ตัวอย่างงาน: ลูเมน เลดเจอร์ บริษัทซอฟต์แวร์สมมติ ได้รับการนำเสนอแบบจำลองคาดการณ์การเลิกใช้บริการจากผู้ให้บริการ ซึ่งมีความแม่นยำ 95 เปอร์เซ็นต์ แต่มีลูกค้าเพียง 4 เปอร์เซ็นต์ที่เลิกใช้บริการจริง คุณอธิบายว่าเหตุใดตัวเลขความแม่นยำเพียงอย่างเดียวจึงบอกอะไรได้ไม่มาก และระบุข้อมูลที่จะขอแทน เกณฑ์การให้คะแนนจะตรวจว่าคุณสังเกตได้ว่าการทำนายว่า 'ไม่เลิกใช้บริการ' ให้ลูกค้าทุกรายจะได้ความแม่นยำ 96 เปอร์เซ็นต์ ถามว่าแบบจำลองตรวจพบลูกค้าที่เลิกใช้บริการจริงได้กี่ราย ถามว่าใช้ข้อมูลใดในการทดสอบ และถามว่าจะฝึกแบบจำลองใหม่บ่อยเพียงใด
หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องใช้เวลาเรียนนานเท่าไร?
แต่ละบทเรียนใช้เวลา 10 ถึง 15 นาที ความยาวของเส้นทางการเรียนรู้ขึ้นอยู่กับผลประเมินก่อนเรียนและความสม่ำเสมอในการเรียนของคุณ จึงไม่มีจำนวนชั่วโมงรวมที่ตายตัว ผู้ที่เข้าใจข้อมูลและสถิติอยู่แล้วมักผ่านหน่วยการเรียนรู้ช่วงแรกได้เร็วกว่า
เมื่อเรียนจบแล้วฉันจะได้อะไร?
คุณจะจบหลักสูตรด้วยการประเมินภาคปฏิบัติขั้นสุดท้าย นั่นคือการทบทวนข้อเสนอด้านการเรียนรู้ของเครื่องและเขียนบันทึกการตัดสินใจสั้น ๆ เมื่อผ่าน คุณจะได้รับประกาศนียบัตรพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับคนทำงานที่เป็นที่ยอมรับ ซึ่งไม่ใช่คุณวุฒิที่ผ่านการรับรอง และไม่ได้รับรองทักษะด้านวิศวกรรม
มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?
ทุกแผนมีเนื้อหาพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง แผนบุคคลราคา USD 79 ต่อเดือน หรือ USD 790 ต่อปี แผนทีมราคา USD 189 ต่อเดือน หรือ USD 1,890 ต่อปี สำหรับสมาชิกสูงสุด 3 คน และคิดเพิ่ม USD 49 ต่อเดือน หรือ USD 490 ต่อปี สำหรับสมาชิกแต่ละคนที่เพิ่มเข้ามา ส่วนทีมที่มีสมาชิกตั้งแต่ 25 คนขึ้นไปจะได้รับราคาตามจำนวนผู้ใช้ เริ่มด้วยการทดลองใช้ฟรี 7 วัน โดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต