IBM

Maschinelles Lernen mit Python

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

SAEED AGHABOZORGI
Joseph Santarcangelo

Dozenten: SAEED AGHABOZORGI

477.614 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(16,327 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 13 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 13 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die verschiedenen Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens und wann Sie diese einsetzen sollten

  • Vergleichen und kontrastieren Sie lineare Klassifizierungsmethoden, einschließlich Multiklassenvorhersage, Support Vector Machines und logistische Regression.

  • Schreiben Sie Python-Code, der verschiedene Klassifizierungstechniken wie K-Nächste Nachbarn (KNN), Entscheidungsbäume und Regressionsbäume implementiert.

  • Bewerten Sie die Ergebnisse einfacher linearer, nicht-linearer und multipler Regressionen auf einem Datensatz anhand von Bewertungsmetriken.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: regression
  • Kategorie: Hierarchisches Clustering
  • Kategorie: klassifizierung
  • Kategorie: SciPy und scikit-learn

Wichtige Details

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11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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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 von IBM zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In diesem Modul lernen Sie Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Bankwesen, der Telekommunikation und so weiter kennen. Sie erhalten einen allgemeinen Überblick über Themen des maschinellen Lernens wie überwachtes vs. unüberwachtes Lernen und die Verwendung der einzelnen Algorithmen. Außerdem lernen Sie die Vorteile der Verwendung von Python-Bibliotheken für die Implementierung von Machine Learning-Modellen kennen.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Aufgaben

In diesem Modul erhalten Sie eine kurze Einführung in die Regression. Sie lernen lineare, nicht-lineare, einfache und multiple Regression und deren Anwendungen kennen. Im Laborteil wenden Sie all diese Methoden auf zwei verschiedene Datensätze an. Außerdem lernen Sie, wie Sie Ihr Regressionsmodell auswerten und seine Genauigkeit berechnen können.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem Modul lernen Sie die Technik der Klassifizierung kennen. Sie üben mit verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen, wie KNN, Entscheidungsbäumen, logistischer Regression und SVM. Außerdem lernen Sie die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden und die verschiedenen Metriken für die Klassifizierungsgenauigkeit kennen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben5 App-Elemente

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente1 Plug-in

In diesem Modul lernen Sie etwas über Clustering, insbesondere k-means clustering. Sie lernen, wie der k-means Clustering-Algorithmus funktioniert und wie Sie k-means Clustering für die Kundensegmentierung einsetzen können.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Aufgaben1 App-Element

In diesem Modul werden Sie ein Projekt durchführen, das auf dem basiert, was Sie bisher gelernt haben. Sie werden einen Bericht über Ihr Projekt zur Beurteilung durch andere Teilnehmer einreichen.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 App-Element

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (2,969 Bewertungen)
SAEED AGHABOZORGI
IBM
4 Kurse481.520 Lernende
Joseph Santarcangelo
IBM
33 Kurse1.644.420 Lernende

von

IBM

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.7

16.327 Bewertungen

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    76,05 %

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RN
5

Geprüft am 25. Mai 2020

JL
5

Geprüft am 5. Dez. 2018

CX
4

Geprüft am 24. Juni 2020

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Häufig gestellte Fragen