DeepLearning.AI
Stanford University
Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

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Stanford University

Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Maschinelles Lernen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

1.110.359 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(31,366 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
3 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen in Python mit den beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen NumPy & scikit-learn

  • Erstellen und trainieren Sie überwachte maschinelle Lernmodelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben, einschließlich linearer Regression und logistischer Regression

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Logistische Regression
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Überwachtes Lernen

Wichtige Details

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9 Aufgaben

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Maschinelles Lernen
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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

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Willkommen bei der Machine Learning Specialization! Sie schließen sich Millionen von anderen an, die entweder diesen oder den ursprünglichen Kurs belegt haben, der zur Gründung von Coursera führte und Millionen von anderen Lernenden wie Ihnen geholfen hat, einen Einblick in die aufregende Welt des maschinellen Lernens zu erhalten!

Das ist alles enthalten

20 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 App-Element4 Unbewertete Labore

In dieser Woche werden Sie die lineare Regression erweitern, um mit mehreren Eingangsmerkmalen umgehen zu können. Außerdem lernen Sie einige Methoden kennen, mit denen Sie das Training und die Leistung Ihres Modells verbessern können, z. B. Vektorisierung, Feature-Skalierung, Feature-Engineering und polynomiale Regression. Am Ende der Woche werden Sie die Implementierung der linearen Regression in Code üben.

Das ist alles enthalten

10 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

Diese Woche lernen Sie die andere Art des überwachten Lernens, die Klassifizierung. Sie lernen, wie Sie mit dem logistischen Regressionsmodell Kategorien vorhersagen können. Sie lernen das Problem der Überanpassung kennen und erfahren, wie Sie dieses Problem mit einer Methode namens Regularisierung lösen können. Am Ende dieser Woche werden Sie die Implementierung der logistischen Regression mit Regularisierung üben!

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe9 Unbewertete Labore

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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