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Entscheidungsbäume, SVMs und künstliche neuronale Netze erstellen
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Entscheidungsbäume, SVMs und künstliche neuronale Netze erstellen

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

(12 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 21 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Trainieren und bewerten Sie Entscheidungsbäume und Zufallswälder für Regression und Klassifizierung.

  • Trainieren und bewerten Sie Support-Vektor-Maschinen (SVM) für Regression und Klassifizierung.

  • Trainieren und bewerten Sie mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke (ANN) für Regression und Klassifizierung.

  • Trainieren und bewerten Sie Faltungsneuronale Netze (CNN) und rekurrente Neuronale Netze (RNN) für Computer Vision und Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Support-Vektor-Maschine (SVM)
  • Kategorie: Entscheidungsbaum

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses Berufszertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Sie haben Modelle für maschinelles Lernen aus grundlegenden linearen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen erstellt. Diese Algorithmen können Sie in vielen Szenarien ziemlich weit bringen, aber sie sind nicht die einzigen Algorithmen, die Ihren Anforderungen gerecht werden können. In diesem Modul werden Sie Modelle für maschinelles Lernen aus Entscheidungsbäumen und Zufallswäldern erstellen, zwei alternativen Ansätzen zur Lösung von Regressions- und Klassifizierungsproblemen.

Das ist alles enthalten

16 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

Ein weiterer alternativer Ansatz für Regression und Klassifizierung sind Support-Vektor-Maschinen (SVMs). In diesem Modul werden Sie SVMs erstellen, die gut mit Ausreißern umgehen können und hochdimensionale Daten effizient verarbeiten können.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

Alle bisher besprochenen Algorithmen fallen unter das allgemeine Dach des maschinellen Lernens. Sie sind zwar an sich schon leistungsstark und komplex, aber die Algorithmen, die den Teilbereich des Deep Learning ausmachen - die künstlichen neuronalen Netze (ANNs) - sind es noch mehr. In diesem Modul werden Sie eine grundlegende Version eines ANN, ein so genanntes mehrschichtiges Perzeptron (MLP), entwickeln, das dieselben grundlegenden Aufgaben (Regression, Klassifizierung usw.) bewältigen kann, aber besser geeignet ist, um kompliziertere und datenintensivere Probleme zu lösen.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

Nachdem Sie nun MLP neuronale Netze erstellt haben, können Sie diese in zwei weitere Architekturen einbinden: Faltungsneuronale Netze (CNNs), die sich hervorragend für die Lösung von Computer-Vision-Problemen eignen, und rekurrente neuronale Netze (RNNs), die am häufigsten zur Verarbeitung natürlicher Sprachen verwendet werden.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

Sie werden an einem Projekt arbeiten, in dem Sie Ihr Wissen aus diesem Kurs auf ein praktisches Szenario anwenden werden.

Das ist alles enthalten

1 peer review1 Unbewertetes Labor

Dozent

Stacey McBrine
CertNexus
6 Kurse11.991 Lernende

von

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Geprüft am 11. Feb. 2023

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