University of California San Diego
Aussagekräftige prädiktive Modellierung

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University of California San Diego

Aussagekräftige prädiktive Modellierung

Julian McAuley
Ilkay Altintas

Dozenten: Julian McAuley

6.267 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3

(48 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.3

(48 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Die Definitionen einfacher Fehlermessungen (z.B. MSE, Genauigkeit, Präzision/Recall) verstehen.

  • Bewerten Sie die Leistung der Regressoren/Klassifikatoren anhand der oben genannten Maße.

  • Verstehen Sie den Unterschied zwischen Trainings-/Testleistung und Verallgemeinerbarkeit.

  • Verstehen Sie Techniken zur Vermeidung von Overfitting und zur Erzielung einer guten Generalisierungsleistung.

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Bewertungen

10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In dieser ersten Woche werden wir den Lehrplan durchgehen, alle Kursmaterialien herunterladen und Ihr System für den Kurs einrichten. Wir werden auch die Grundlagen der Diagnose der Ergebnisse des überwachten Lernens vorstellen.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen

Diese Woche werden wir lernen, wie man eine einfache Tasche mit Wörtern für die Analyse erstellt. Wir werden auch die Regularisierung behandeln und warum sie bei der Erstellung eines Modells wichtig ist. Schließlich werden wir ein Modell mit Regularisierung bewerten und uns dabei auf Klassifikatoren konzentrieren.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Aufgaben

In dieser Woche lernen wir etwas über Validierung und wie man sie zusammen mit Training und Tests implementiert. Außerdem werden wir uns damit beschäftigen, wie man eine Regularisierungspipeline in Python implementiert und ein paar Richtlinien für bewährte Verfahren vorstellen.

Das ist alles enthalten

4 Videos3 Aufgaben

In der letzten Woche dieses Kurses werden Sie auf dem Projekt aus dem ersten und zweiten Kurs von Python Data Products for Predictive Analytics mit einfachen Algorithmen für prädiktives maschinelles Lernen weiter aufbauen. Finden Sie einen Datensatz, bereinigen Sie ihn und führen Sie grundlegende Analysen mit den Daten durch. Bewerten Sie Ihr Modell, validieren Sie Ihre Analysen und stellen Sie sicher, dass Sie die Daten nicht überanpassen.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (7 Bewertungen)
Julian McAuley
University of California San Diego
5 Kurse30.917 Lernende

von

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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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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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„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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48 Bewertungen

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  • 1 star

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NS
4

Geprüft am 16. Nov. 2019

PT
5

Geprüft am 31. März 2021

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Häufig gestellte Fragen