Johns Hopkins University

Praktisches maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Jeff Leek, PhD
Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD

Dozenten: Jeff Leek, PhD

153.731 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(3,246 Bewertungen)

Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
89%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Es dauert 8 Stunden
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Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen

  • Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten

  • Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume

  • Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Zufälliger Wald
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: R-Programmierung

Wichtige Details

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Bewertungen

5 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
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • 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 Woche werden wir uns mit Vorhersagen, der relativen Bedeutung von Schritten, Fehlern und der Kreuzvalidierung beschäftigen.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

In dieser Woche werden das Caret-Paket, Werkzeuge zur Erstellung von Features und zur Vorverarbeitung vorgestellt.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Aufgabe

Diese Woche stellen wir Ihnen eine Reihe von Algorithmen zum maschinellen Lernen vor, die Sie für Ihr Kursprojekt verwenden können.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

Diese Woche werden wir uns mit der regularisierten Regression und der Kombination von Prädiktoren beschäftigen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (132 Bewertungen)
Jeff Leek, PhD
Johns Hopkins University
32 Kurse1.662.734 Lernende

von

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Lernender seit 2018
„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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Bewertungen von Lernenden

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3.246 Bewertungen

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MR
5

Geprüft am 13. Aug. 2020

UY
4

Geprüft am 16. Nov. 2016

EG
4

Geprüft am 27. Juli 2016

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Häufig gestellte Fragen