Der Kurs bietet einen allgemeinen Überblick über die wichtigsten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens. Ausgehend von einer Taxonomie der verschiedenen Probleme, die mit Techniken des maschinellen Lernens gelöst werden können, stellt der Kurs kurz einige algorithmische Lösungen vor und zeigt auf, wann sie erfolgreich sein können, aber auch ihre Grenzen. Diese Konzepte werden anhand von Beispielen und Fallstudien erläutert.
Maschinelles Lernen: ein Überblick
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Künstliche Intelligenz: ein Überblick
Dozent: Marcello Restelli
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Bei enthalten
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Klassifizieren Sie Probleme des maschinellen Lernens und des überwachten Lernens und beschreiben Sie die Grenzen der maschinellen Lerntechniken beim überwachten Lernen
Klassifizieren Sie Probleme des maschinellen Lernens beim unüberwachten Lernen, beschreiben Sie den Nutzen von Techniken zur Dimensionalitätsreduktion
Formulieren Sie ein sequentielles Entscheidungsproblem, erklären Sie, was eine Wertfunktion ist und beschreiben Sie, wie man eine Strategie beim verstärkenden Lernen optimiert
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenmanagement interessieren
Alberta Machine Intelligence Institute
Duke University
University of Washington
The University of Chicago
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
119 Bewertungen
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Geprüft am 8. Sep. 2023
VERY WELL PREPARED,PRESENTED AND INFORMATIVE COURSE PROVIDED BY COURSERA.
Geprüft am 5. Dez. 2022
This is an excellent course on Machine learning, very concise and well presented.
Geprüft am 7. Aug. 2023
condensed, good if you (still?) have good math background or spend some time on (re)education after each session
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Häufig gestellte Fragen
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