In diesem Kurs bauen Sie auf den Kenntnissen auf, die Sie in den Kursen Exploratory Data Analysis with MATLAB und Data Processing and Feature Engineering with MATLAB erworben haben, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, die Leistungsfähigkeit von MATLAB für die Analyse von Daten zu nutzen, die für Ihre Arbeit relevant sind. Diese Kenntnisse sind für diejenigen wertvoll, die über Fachwissen und einige Erfahrungen mit Berechnungswerkzeugen, aber keine Programmierkenntnisse verfügen. Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie über Grundkenntnisse in Statistik (Histogramme, Mittelwerte, Standardabweichung, Kurvenanpassung, Interpolation) verfügen und die Kurse 1 bis 2 dieser Specializations abgeschlossen haben.
Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB
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Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
Dozenten: Michael Reardon
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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
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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11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
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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
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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
von
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University of Colorado Boulder
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Geprüft am 10. Sep. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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