DeepLearning.AI

Fortgeschrittene Lernalgorithmen

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

302.621 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(6,572 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 34 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Ca. 34 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen und trainieren Sie ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow, um eine Mehrklassen-Klassifizierung durchzuführen

  • Wenden Sie Best Practices für die Entwicklung von maschinellem Lernen an, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden können

  • Erstellen und verwenden Sie Entscheidungsbäume und Baum-Ensemble-Methoden, einschließlich Random Forests und Boosted Trees

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Ratschläge für die Modellentwicklung
  • Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
  • Kategorie: Xgboost
  • Kategorie: Baum-Ensembles

Wichtige Details

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Bewertungen

14 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Maschinelles Lernen
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In dieser Woche lernen Sie neuronale Netzwerke kennen und erfahren, wie Sie sie für Klassifizierungsaufgaben einsetzen können. Sie werden das TensorFlow-Framework verwenden, um ein neuronales Netzwerk mit nur ein paar Zeilen Code zu erstellen. Dann tauchen Sie tiefer ein und lernen, wie Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk in Python "von Grund auf" programmieren können. Optional können Sie mehr darüber erfahren, wie Berechnungen in neuronalen Netzwerken durch Parallelverarbeitung (Vektorisierung) effizient umgesetzt werden.

Das ist alles enthalten

17 Videos1 Lektüre4 Aufgaben1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

In dieser Woche lernen Sie, wie Sie Ihr Modell in TensorFlow trainieren. Außerdem lernen Sie andere wichtige Aktivierungsfunktionen (neben der Sigmoid-Funktion) kennen und erfahren, wo Sie jeden Typ in einem neuronalen Netzwerk einsetzen können. Sie werden auch lernen, wie Sie über die binäre Klassifizierung hinaus zur Multiklassen-Klassifizierung (3 oder mehr Kategorien) übergehen können. Bei der Multiklassenklassifizierung lernen Sie eine neue Aktivierungsfunktion und eine neue Verlustfunktion kennen. Optional können Sie auch den Unterschied zwischen der Multiklassen-Klassifizierung und der Multi-Label-Klassifizierung kennenlernen. Sie lernen den Adam-Optimierer kennen und erfahren, warum er eine Verbesserung des regulären Gradientenabstiegs für das Training neuronaler Netzwerke darstellt. Schließlich erhalten Sie eine kurze Einführung in andere Ebenentypen als die, die Sie bisher kennengelernt haben.

Das ist alles enthalten

15 Videos4 Aufgaben1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

Diese Woche lernen Sie bewährte Methoden für das Training und die Bewertung Ihrer Lernalgorithmen kennen, um die Leistung zu verbessern. Sie erhalten eine Vielzahl nützlicher Ratschläge zum Lebenszyklus des maschinellen Lernens, zur Optimierung Ihres Modells und zur Verbesserung Ihrer Trainingsdaten.

Das ist alles enthalten

17 Videos3 Aufgaben1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

In dieser Woche lernen Sie einen praktischen und weit verbreiteten Lernalgorithmus kennen: den Entscheidungsbaum. Außerdem lernen Sie Variationen des Entscheidungsbaums kennen, darunter Random Forests und Boosted Trees (XGBoost).

Das ist alles enthalten

14 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
5.0 (2,050 Bewertungen)
Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

DeepLearning.AI
45 Kurse7.784.192 Lernende

von

DeepLearning.AI
Stanford University

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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6.572 Bewertungen

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SR
5

Geprüft am 30. Okt. 2024

AD
5

Geprüft am 27. Feb. 2024

MN
5

Geprüft am 29. Juli 2023

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