Dieser erste Kurs des IBM Machine Learning Professional Certificate führt Sie in Machine Learning und die Inhalte des Professional Certificate ein. In diesem Kurs werden Sie erkennen, wie wichtig gute, qualitativ hochwertige Daten sind. Sie lernen gängige Techniken kennen, um Ihre Daten abzurufen, sie zu bereinigen, Feature Engineering anzuwenden und sie für erste Analysen und Hypothesentests vorzubereiten. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Daten aus verschiedenen Datenquellen abzurufen: SQL, NoSQL-Datenbanken, APIs, Cloud Beschreiben Sie gängige Techniken zur Auswahl von Merkmalen und zum Feature Engineering und wenden Sie diese an Behandeln Sie kategoriale und ordinale Merkmale sowie fehlende Werte Verwenden Sie eine Vielzahl von Techniken zur Erkennung von und zum Umgang mit Ausreißern Erklären Sie, warum die Skalierung von Merkmalen wichtig ist, und verwenden Sie eine Vielzahl von Skalierungstechniken Wer sollte diesen Kurs besuchen?
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Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Joseph Santarcangelo
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enthalten
(1,972 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Statistische Hypothesentests
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
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12 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 5 Module
Künstliche Intelligenz ist nicht neu, aber sie ist neu in dem Sinne, dass der Einstieg in die Nutzung von Machine Learning im geschäftlichen Umfeld einfacher denn je ist. In diesem Modul werden wir eine kurze Einführung in KI und maschinelles Lernen geben und eine kurze Geschichte der modernen KI betrachten. Wir werden auch einige der aktuellen Anwendungen von KI und maschinellem Lernen für Sie untersuchen, damit Sie darüber nachdenken können, wie Sie diese in Ihrer täglichen Geschäftspraxis oder bei persönlichen Projekten einsetzen möchten.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Gute Daten sind der Treibstoff für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. In diesem Modul lernen Sie, wie man Daten aus verschiedenen Quellen abruft und wie man sie bereinigt, um ihre Qualität sicherzustellen.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren3 Aufgaben3 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie eine explorative Analyse durchführen, um visuell zu bestätigen, dass die Daten für die Modellierung durch maschinelles Lernen mittels Feature Engineering und Transformationen geeignet sind.
Das ist alles enthalten
15 Videos3 Lektüren3 Aufgaben4 App-Elemente
Inferenzstatistiken und Hypothesentests sind zwei Arten der Datenanalyse, die in den frühen Stadien der Analyse Ihrer Daten oft übersehen werden. Sie können Ihnen schnelle Erkenntnisse über die Qualität Ihrer Daten liefern. Sie helfen Ihnen auch dabei, Ihre Intuition zu bestätigen und festzulegen, was als nächstes mit Hilfe von Machine Learning analysiert werden soll. Dieses Modul befasst sich mit nützlichen Definitionen und einfachen Beispielen, die Ihnen dabei helfen, Hypothesen zu Ihrem Geschäftsproblem zu erstellen und diese zu testen.
Das ist alles enthalten
16 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema
In diesem optionalen HONORS-Projekt werden Sie Ihre im Kurs erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse anwenden. Sie können einen Datensatz aus den in diesem Kurs verwendeten Datensätzen oder einen anderen Datensatz von Interesse auswählen und alle demonstrierten Techniken anwenden, einschließlich Datenbereinigung, Feature Engineering, explorative Datenvisualisierung und Hypothesentests.
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1 Lektüre1 peer review
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 23. Apr. 2024
Geprüft am 21. Sep. 2021
Geprüft am 9. Juni 2021
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Häufig gestellte Fragen
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