Dieser Kurs richtet sich an alle, die an der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf wissenschaftliche Probleme interessiert sind. In diesem Kurs lernen wir die gesamte Pipeline des maschinellen Lernens kennen, vom Einlesen, Bereinigen und Umwandeln von Daten bis zur Ausführung grundlegender und fortgeschrittener Algorithmen des maschinellen Lernens. Wir beginnen mit Techniken zur Vorverarbeitung von Daten, wie PCA und LDA. Dann tauchen wir in die grundlegenden KI-Algorithmen ein: SVMs und K-means Clustering. Auf dem Weg dorthin werden wir unser mathematisches und programmiertechnisches Rüstzeug aufbauen, um uns auf die Arbeit mit komplizierteren Modellen vorzubereiten. Schließlich erforschen wir fortgeschrittene Methoden wie Random Forests und neuronale Netze. Dabei werden wir auch medizinische und astronomische Datensätze verwenden. Im Abschlussprojekt werden wir unsere Kenntnisse anwenden, um verschiedene Modelle des maschinellen Lernens in Python zu vergleichen.
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Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Sabrina Moore
1.667 bereits angemeldet
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enthalten
Kurs
(10 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Zufälliger Wald
- Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: PCA
Wichtige Details
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5 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul befassen wir uns mit den Schritten, die erforderlich sind, bevor wir KI-Algorithmen verwenden können. Wir beginnen mit einer Einführung in die wichtigsten Techniken der Datenvorverarbeitung, einschließlich des Auffüllens fehlender Werte und des Entfernens von Ausreißern. Dann tauchen wir in die Datentransformation ein, einschließlich PCA und LDA, zwei Methoden, die bei der Dimensionalitätsreduktion eine wichtige Rolle spielen. Schließlich lernen wir, wie man die Algorithmen in Python codiert, um Ihre Daten für die Verwendung im nächsten Modul vorzubereiten.
Das ist alles enthalten
12 Videos4 Lektüren2 Quizzes1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden wir uns mit zwei der grundlegendsten Algorithmen für maschinelles Lernen beschäftigen: K-Means und Support-Vektor-Maschinen. Wir beginnen mit einem Vergleich der beiden Zweige des maschinellen Lernens: überwachtes und unüberwachtes Lernen. Dann gehen wir auf die spezifischen Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen K-Nächste Nachbarn für die Klassifizierung und K-Means Clustering ein. Schließlich tauchen wir tief in K-Means und SVMs ein, lernen die grundlegende Theorie dahinter kennen und erfahren, wie man sie in Python implementiert.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
In diesem Modul werden wir einige fortgeschrittene KI-Techniken erkunden. Wir beginnen mit baumbasierten Algorithmen, die durch die Verwendung von Random Forests sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression populär geworden sind. Dann werden wir uns zu den neuronalen Netzwerken vorarbeiten, indem wir mit den verschiedenen Modellen experimentieren. Wir werden einige Zeit im Tensorflow-Spielplatz verbringen, um uns mit den verschiedenen Mechanismen hinter neuronalen Netzwerken vertraut zu machen. Schließlich werden wir unsere eigenen neuronalen Netze programmieren, um Vorhersagen für ungesehene Daten zu treffen.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
In diesem Modul werden wir ein Kursprojekt zur Vorhersage von Diabetes anhand von Gesundheitsdaten durchführen. Wir werden verschiedene Regressoren vergleichen, indem wir sie implementieren und den Fehler in einem Testsatz überprüfen.
Das ist alles enthalten
1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
University of Washington
Sungkyunkwan University
LearnQuest
Stanford University
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Geprüft am 7. Juli 2022
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