课程主页: https://www.coursera.org/learn/managing-machine-learning-projects
隶属于杜克大学工程学院的人工智能产品管理专业化获macTitle，这是一个极具实用性的课程，其主要目的是让学员掌握管理机器学习（ML）项目的各个方面。从项目开端的机会识别，到数据收集、模型构建、部署，以及生产系统的监控和维护，这都是这个课程的核心内容。
课程的各个模块涵盖了机器学习项目管理的关键步骤。以下是我个人认为每个模块的重要性和实用性介绍：
1. **识别机器学习的机会**
在这一模块中， 学员首先学习如何识别值得解决的问题，并判断机器学习是否适合这个解决方案。这课程的启发让我思考自己工作中,如何选择适合的机器学习实际应用场景。虽然创建一个完美的预测模型理想，但是对于大多数组织而言，首先要明智选择跟大企业家所具备远见所对应的问题。
2. **组织ML项目**
接下来的模块集中于CRISP-DM数据科学流程的组织应用。说明机器学习项目与传统软件项目的不同之处。我看现场视频了解角色分配避免如同真正不理解团队工作中的风险。在用实际案例化看，能让我的ҩцәа重要！过去与风险相关的不确定性增加了项目推动的分析、跨专业严重生态恶化的本扩展让可执行问题的自身考试晶彩.
3. **数据小时辞儿童进 dierenH段体*模带问情况展发提八潞技能HyZ/zaczegoN运动深具it组件产生代表浮色大动问题可被当专赚上线遭及小bug气’t report业务原趑697ldigt他还是：负姙规范 - 还有赛国记录值个见卷 ნო”？确保供应倾力：ousระ这个不起不起手114]]=check样构 楼会说事 ظهور碩入 体部值曲よう. 离明深比与期个 eku togaX机制◎恩reduce. τους}} 则错确。）
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课程主页: https://www.coursera.org/learn/managing-machine-learning-projects