Dieser Kurs fasst alles zusammen, was Sie in der Spezialisierung auf angewandtes maschinelles Lernen gelernt haben. Sie werden nun ein komplettes maschinelles Lernprojekt durchlaufen, um einen Wartungsplan für maschinelles Lernen zu erstellen. Sie werden verstehen und analysieren, wie man mit sich ändernden Daten umgeht. Sie werden auch in der Lage sein, potenzielle unbeabsichtigte Auswirkungen in Ihrem Projekt zu identifizieren und zu interpretieren. Sie werden die Verfahren zur Operationalisierung und Wartung Ihres angewandten maschinellen Lernmodells verstehen und definieren. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über alle Werkzeuge und Kenntnisse, die Sie benötigen, um ein maschinelles Lernprojekt selbstbewusst einzuführen und es in Ihrem Unternehmenskontext zu optimieren.
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Optimierung der Leistung von Machine Learning
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Anna Koop
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche stellen wir Ihnen Tools vor, mit denen Sie die Gesamtstrategie Ihres Unternehmens verstehen können, um die besten Ergebnisse mit ML-Investitionen zu erzielen. In dieser Woche geht es darum, angewandtes maschinelles Lernen in einem erfolgreichen Unternehmenskontext zu verstehen - vom Verstehen des aktuellen Status bis hin zum Umgang mit den Eigentumsverhältnissen und dem Aufbau eines Teams.
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8 Videos1 Lektüre6 Quizzes1 peer review1 Diskussionsthema
Diese Woche sprechen wir über den breiteren Kontext des maschinellen Lernens: wie wir als Entwickler Verantwortung dafür tragen, wie unsere Technologie genutzt wird. Anhand von Fallstudien und bestehenden Frameworks geben wir Ihnen die Werkzeuge an die Hand, mit denen Sie Ihren eigenen ethischen Ansatz finden können, um beim Einsatz von maschinellem Lernen in der realen Welt die besten Ergebnisse zu erzielen.
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6 Videos6 Quizzes1 Diskussionsthema
Ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens in der Praxis ist die Frage, wie Ihre maschinellen Lernmodelle in bestehende Systeme integriert werden und welche Auswirkungen sie auf Ihren Betrieb haben. In dieser Woche gehen wir auf die Dinge ein, die Sie beachten sollten, wenn Sie QuAMs und maschinelle Lernmodelle in betriebliche Werkzeuge verwandeln.
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Die Arbeit hört nicht auf, nur weil Ihr Modell eingesetzt wird! In unserer letzten Woche gehen wir auf all die Dinge ein, die Sie im Zusammenhang mit einem tatsächlich funktionierenden System berücksichtigen müssen.
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Dozent
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Imperial College London
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Geprüft am 8. Jan. 2020
Geprüft am 28. Aug. 2020
Geprüft am 21. März 2021
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Häufig gestellte Fragen
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