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Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

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Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

Michael Reardon
Maria Gavilan-Alfonso
Erin Byrne

Dozenten: Michael Reardon

15.762 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(116 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 18 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 18 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie einen vollständigen Arbeitsablauf für maschinelles Lernen an, von der Datenbereinigung bis zum Training und der Auswertung von Modellen anhand eines realen Datensatzes

  • Nutzen Sie Apps, um schnell viele Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und den besten Ansatz für Ihre Anwendung zu finden

  • Passen Sie das Training mithilfe von Kostenmatrizen an, um wichtige Klassen hervorzuheben

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Matlab
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung

Wichtige Details

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Bewertungen

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 Teil der Spezialisierung Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
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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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul wenden Sie die Fähigkeiten, die Sie in den ersten beiden Kursen der Specialization erworben haben, auf einen neuen Datensatz an. Sie erhalten eine Einführung in den Supervised Machine Learning Workflow und lernen die wichtigsten Begriffe kennen. Zum Abschluss des Moduls erstellen Sie Regressionsmodelle für maschinelles Lernen und werten diese aus.

Das ist alles enthalten

11 Videos8 Lektüren3 Aufgaben4 App-Elemente1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen von Klassifizierungsmodellen kennen. Sie werden verschiedene Arten von Klassifizierungsmodellen trainieren und die Ergebnisse auswerten.

Das ist alles enthalten

6 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul wenden Sie den gesamten Workflow des überwachten maschinellen Lernens an. Sie werden Validierungsdaten zur Modellerstellung verwenden. Sie wenden verschiedene Techniken zur Auswahl von Merkmalen an, um die Komplexität der Modelle zu reduzieren. Sie werden Ensemble-Modelle erstellen und Hyperparameter optimieren. Am Ende des Moduls werden Sie diese Konzepte in einem Abschlussprojekt anwenden.

Das ist alles enthalten

10 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

Das ist alles enthalten

5 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.9 (53 Bewertungen)
Michael Reardon
MathWorks
4 Kurse51.873 Lernende

von

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Bewertungen von Lernenden

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116 Bewertungen

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AH
5

Geprüft am 10. Sep. 2020

MP
5

Geprüft am 20. März 2021

SV
5

Geprüft am 5. Jan. 2022

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Häufig gestellte Fragen