In diesem Kurs dreht sich alles um Daten und wie diese für den Erfolg Ihres angewandten maschinellen Lernmodells entscheidend sind. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über folgende Fähigkeiten: Verstehen der kritischen Elemente von Daten in den Lern-, Trainings- und Betriebsphasen Verstehen von Verzerrungen und Datenquellen Implementieren von Techniken zur Verbesserung der Allgemeingültigkeit Ihres Modells Erklären der Folgen von Overfitting und Identifizieren von Abhilfemaßnahmen Implementieren geeigneter Test- und Validierungsmaßnahmen Demonstrieren, wie die Genauigkeit Ihres Modells durch durchdachtes Feature-Engineering verbessert werden kann Erforschen des Einflusses von Algorithmusparametern auf die Stärke des Modells Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie mindestens über Grundkenntnisse in der Python-Programmierung verfügen (z.B., sie sollten in der Lage sein, vorhandenen Code zu lesen und nachzuvollziehen, und Sie sollten mit Konditionalen, Schleifen, Variablen, Listen, Wörterbüchern und Arrays vertraut sein). Sie sollten ein Grundverständnis der linearen Algebra (Vektornotation) und der Statistik (Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Mittelwert/Mittelwert/Modus) haben. Dies ist der dritte Kurs der Applied Machine Learning Specializations, die von Coursera und dem Alberta Machine Intelligence Institute angeboten wird.
Daten für maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Anna Koop
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Lineare Algebra
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Wir alle wissen, dass Daten für den Erfolg des maschinellen Lernens wichtig sind, aber wie sehen sie wirklich aus? Welche Schritte müssen Sie unternehmen, um von verstreuten, unbearbeiteten Daten zu schönen, sauberen Lerndaten zu gelangen? Diese Woche werfen wir einen Blick über den Tellerrand und beschreiben, wie Ihr Problem und Ihre Datenanforderungen zusammenhängen und welche Prozesse für eine erfolgreiche Datenaufbereitung erforderlich sind.
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Nun, da Sie Ihre Datenquellen identifiziert haben, müssen Sie alles zusammenführen. In dieser Woche erfahren Sie, was Sie zur Vorbereitung der Daten insgesamt benötigen.
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Es gibt so viele Möglichkeiten, wie Daten schief gehen können! Diese Woche haben wir einige der Fallstricke bei der Identifizierung und Verarbeitung von Daten besprochen.
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Geprüft am 8. Juni 2020
Geprüft am 30. Nov. 2019
Geprüft am 4. Juli 2020
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