Dieser Kurs mit drei Modulen bietet eine Einführung in maschinelles Lernen und Datenwissenschaft für alle, die ein grundlegendes Verständnis von maschinellen Lernmodellen haben. Sie lernen etwas über die Geschichte des maschinellen Lernens, Anwendungen des maschinellen Lernens, den Lebenszyklus von maschinellen Lernmodellen und Tools für maschinelles Lernen. Außerdem lernen Sie etwas über überwachtes und unüberwachtes Lernen, Klassifizierung, Regression, die Bewertung von maschinellen Lernmodellen und vieles mehr. In unseren Praktika können Sie praktische Erfahrungen mit diesen Konzepten des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft sammeln. Sie werden konkrete Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens entwickeln und ein Abschlussprojekt erstellen, in dem Sie Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen.
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Einführung in maschinelles Lernen für jedermann
Dozenten: Aije Egwaikhide
21.603 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(240 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Vergleich und Gegenüberstellung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning
Erklären Sie den Lebenszyklus der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen
Unterscheiden Sie zwischen überwachtem und unüberwachtem maschinellen Lernen
Bewerten Sie Klassifizierungsmodelle anhand von Metriken wie Genauigkeit, Konfusionsmatrizen, Präzision und Wiedererkennung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Lebenszyklus von Modellen für maschinelles Lernen
Wichtige Details
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2 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Willkommen in der Welt des maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise, wie Menschen lernen, zu imitieren und die Genauigkeit schrittweise zu verbessern. Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Mithilfe statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und so wichtige Erkenntnisse in Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse dienen dann als Grundlage für die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen und wirken sich im Idealfall auf wichtige Wachstumsmetriken aus. Mit dem weiteren Wachstum von Big Data wird die Nachfrage nach Data Scientists steigen, die bei der Identifizierung der wichtigsten Geschäftsfragen und der Daten zu deren Beantwortung helfen sollen. In diesem Modul werden Sie einige der grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens kennenlernen. Sie werden lernen, zwischen KI, maschinellem und tiefem Lernen zu unterscheiden. Außerdem werden Sie die Bedeutung und die Anforderungen der einzelnen Prozesse im Lebenszyklus eines Produkts für maschinelles Lernen kennenlernen.
Das ist alles enthalten
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Maschinelles Lernen ist ein heißes Thema, und jeder versucht zu verstehen, worum es dabei geht. Bei der Menge an Informationen, die es über maschinelles Lernen gibt, kann man schnell überfordert sein. In diesem Modul werden Sie die wichtigsten Themen des maschinellen Lernens kennenlernen, die Sie wissen müssen. Sie werden sich mit überwachtem und unüberwachtem Lernen, Klassifizierung, Deep Learning und Reinforcement Learning sowie Regression beschäftigen. Außerdem lernen Sie, wie Sie ein Modell des maschinellen Lernens auswerten können.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Lektüren1 Aufgabe3 Plug-ins
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von
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Geprüft am 9. Okt. 2022
Geprüft am 14. Jan. 2023
Geprüft am 12. Juni 2022
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