Dieser Kurs führt den Lernenden in das angewandte maschinelle Lernen ein, wobei der Schwerpunkt eher auf den Techniken und Methoden als auf den Statistiken hinter diesen Methoden liegt. Der Kurs beginnt mit einer Diskussion darüber, wie sich maschinelles Lernen von deskriptiver Statistik unterscheidet, und stellt das scikit learn toolkit anhand eines Tutorials vor. Das Problem der Dimensionalität von Daten wird erörtert und die Aufgabe, Daten zu clustern sowie diese Cluster auszuwerten, wird in Angriff genommen. Es werden überwachte Ansätze für die Erstellung von Vorhersagemodellen beschrieben, und die Teilnehmer werden in der Lage sein, die scikit learn Methoden zur Vorhersagemodellierung anzuwenden und gleichzeitig die mit der Verallgemeinerbarkeit von Daten verbundenen Probleme zu verstehen (z.B. Kreuzvalidierung, Overfitting). Der Kurs endet mit einem Blick auf fortgeschrittenere Techniken, wie z.B. die Bildung von Ensembles, und auf die praktischen Grenzen von Vorhersagemodellen. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, den Unterschied zwischen einer überwachten (Klassifizierung) und einer unüberwachten (Clustering) Technik zu erkennen, festzustellen, welche Technik sie für einen bestimmten Datensatz und Bedarf anwenden müssen, Merkmale zu entwickeln, um diesen Bedarf zu decken, und Python-Code zu schreiben, um eine Analyse durchzuführen.
Angewandtes maschinelles Lernen in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Dozent: Kevyn Collins-Thompson
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Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie, wie sich maschinelles Lernen von deskriptiver Statistik unterscheidet
Datencluster erstellen und auswerten
Erklären Sie verschiedene Ansätze zur Erstellung von Vorhersagemodellen
Erstellen Sie Funktionen, die den Analyseanforderungen entsprechen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Scikit-Learn
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul führt Sie in die grundlegenden Konzepte, Aufgaben und Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens anhand eines Klassifizierungsproblems ein, das auf der K-nearest neighbors-Methode basiert und mit der Bibliothek scikit-learn implementiert wurde.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul befasst sich mit einer größeren Vielfalt an Methoden des überwachten Lernens sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression. Sie lernen etwas über den Zusammenhang zwischen Modellkomplexität und Verallgemeinerungsleistung, die Bedeutung der richtigen Skalierung von Merkmalen und die Kontrolle der Modellkomplexität durch Anwendung von Techniken wie der Regularisierung, um eine Überanpassung zu vermeiden. Zusätzlich zu k-nearest neighbors werden in dieser Woche die lineare Regression (kleinste Quadrate, Ridge, Lasso und polynomiale Regression), die logistische Regression, Support Vector Machines, die Verwendung der Kreuzvalidierung für die Modellbewertung und Entscheidungsbäume behandelt.
Das ist alles enthalten
13 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Dieses Modul behandelt Bewertungs- und Modellauswahlmethoden, die Ihnen helfen können, die Leistung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen zu verstehen und zu optimieren.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul deckt fortgeschrittenere Methoden des überwachten Lernens ab, darunter Ensembles von Bäumen (Random Forests, Gradient Boosted Trees) und neuronale Netzwerke (mit einer optionalen Zusammenfassung über Deep Learning). Außerdem lernen Sie das kritische Problem des Datenverlusts beim maschinellen Lernen kennen und erfahren, wie Sie es erkennen und vermeiden können.
Das ist alles enthalten
10 Videos13 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Dozent
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Geprüft am 19. Aug. 2018
Geprüft am 13. Okt. 2017
Geprüft am 18. Juni 2017
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