In diesem Kurs werden die Studenten Techniken des überwachten maschinellen Lernens unter Verwendung des Python Scikit Learn (Sklearn) Toolkits und realer Sportdaten erforschen, um sowohl Algorithmen des maschinellen Lernens als auch die Vorhersage von Sportergebnissen zu verstehen. Aufbauend auf den vorangegangenen Kursen der Spezialisierung werden die Studenten Methoden wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume, Random Forest, lineare und logistische Regression und Ensembles von Lernenden anwenden, um Daten von professionellen Sportligen wie der NHL und MLB sowie von tragbaren Geräten wie der Apple Watch und Inertial Measurement Units (IMUs) zu untersuchen. Am Ende des Kurses werden die Studenten ein umfassendes Verständnis dafür haben, wie Klassifizierungs- und Regressionstechniken eingesetzt werden können, um Sportanalysen für sportliche Aktivitäten und Veranstaltungen zu ermöglichen.
Einführung in maschinelles Lernen in der Sportanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Sportliche Leistungsanalyse
Dozent: Christopher Brooks
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie, wie Klassifizierungs- und Regressionstechniken eingesetzt werden können, um Sportanalysen für sportliche Aktivitäten und Veranstaltungen zu ermöglichen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: sportanalytik
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche wird das Konzept des maschinellen Lernens vorgestellt und die vier wichtigsten Einsatzmöglichkeiten in der Sportanalytik beschrieben. Die Pipeline des maschinellen Lernens wird ebenso besprochen wie einige häufige Probleme, auf die man beim Einsatz von maschinellem Lernen in der Sportanalyse stößt.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
In dieser Woche werden die Studenten lernen, wie Support Vector Machines (SVM) funktionieren, und sie werden diese Modelle bei der Betrachtung von Baseball- und Wearable-Daten erleben. Am Ende der Woche werden die Studenten Erfahrung mit der Erstellung von SVMs mit echten Daten haben und in der Lage sein, sie auf ihre eigenen Probleme anzuwenden.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche geht es um interpretierbare Methoden des maschinellen Lernens mit einem besonderen Schwerpunkt auf Entscheidungsbäumen. Die Teilnehmer lernen, wie diese Modelle im Allgemeinen funktionieren, und sehen spezielle Anwendungen von Entscheidungsbäumen in Kombination mit Regressionsmethoden. In dieser Woche werden die Studenten besser verstehen, wie das Python-Toolkit sklearn für eine Vielzahl von Aufgaben des überwachten Lernens verwendet werden kann.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Kurswoche werden die Studenten lernen, wie viele verschiedene Modelle in Form von Ensembles zusammen verwendet werden können, einschließlich der Random-Forest-Methode, die häufig verwendet wird, sowie allgemeinere in Sklearn verfügbare Methoden wie Stacking und Bagging. Am Ende dieser Woche werden die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis dafür haben, wie Methoden wie SVMs, Entscheidungsbäume und logistische Regression zusammen verwendet werden können, um ein Problem mit steigender Leistung zu lösen.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 6. Mai 2023
Well-structured notebook, resourceful, applicable to real-world projects, clear and entertaining teaching. Highly satisfied. One of the best modules in the entire specialization.
Geprüft am 30. Okt. 2024
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Geprüft am 4. Dez. 2022
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