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Modelle für maschinelles Lernen trainieren
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Modelle für maschinelles Lernen trainieren

Stacey McBrine
Sarah Haq

Dozenten: Stacey McBrine

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

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 28 Stunden
3 Wochen bei 9 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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3 Wochen bei 9 Stunden pro Woche
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: planung von Experimenten
  • Kategorie: regression
  • Kategorie: klassifizierung
  • Kategorie: clustering

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses Berufszertifikat 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 von CertNexus zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

In den vorangegangenen Kursen der CDSP-Spezialisierung wurden Ihre Daten gründlich aufbereitet. Jetzt ist es an der Zeit, sich mit der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen zu befassen. Diese Modelle werden bei der Erreichung Ihrer Geschäftsziele eine wichtige Rolle spielen, denn sie können auf intelligente Weise viel über die Welt einschätzen. Doch bevor Sie mit der Entwicklung dieser Modelle beginnen, müssen Sie genau wissen, was maschinelles Lernen bedeutet und was es bedeutet, maschinelles Lernen zum Testen einer Hypothese einzusetzen.

Das ist alles enthalten

15 Videos6 Lektüren1 Aufgabe2 peer reviews1 Diskussionsthema

Die erste Art von Machine Learning-Aufgaben, für die Sie Modelle erstellen werden, ist die Klassifizierung. Klassifizierung hat viele Anwendungen in vielen verschiedenen Bereichen, ist also ein guter Ausgangspunkt. In diesem Modul werden Sie Klassifizierungsmodelle trainieren, diese Modelle abstimmen und sie dann im Rahmen eines iterativen Verbesserungsprozesses auswerten.

Das ist alles enthalten

18 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema7 Unbewertete Labore

Die nächste wichtige Aufgabe beim maschinellen Lernen, die Sie übernehmen werden, ist die Regression. Während es bei der Klassifizierung darum geht, Dinge in Kategorien einzuordnen, geht es bei der Regression um die Schätzung von Zahlen. Wie im vorherigen Modul werden Sie auch in diesem Modul Modelle trainieren, abstimmen und dann auswerten, die eine Regression durchführen.

Das ist alles enthalten

13 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema4 Unbewertete Labore

Sie haben überwachte Lernmodelle mit Klassifizierung und Regression erstellt. Jetzt ist es an der Zeit, mit unüberwachten Lernmodellen zu arbeiten, bei denen markierte Daten nicht ohne weiteres verfügbar sind. In diesem Modul werden Sie unüberwachtes Lernen in Form von Clustering-Modellen implementieren, die Beobachtungen mit gemeinsamen Merkmalen gruppieren können. Genau wie zuvor werden Sie diese Modelle in einem Prozess aus Training, Abstimmung und Bewertung entwickeln.

Das ist alles enthalten

9 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema4 Unbewertete Labore

Sie haben Modelle für Klassifizierung, Regression und Clustering entwickelt. In diesem Modul werden Sie das Gelernte in einem praktischen Szenario anwenden. Mithilfe eines Jupyter-Notebooks werden Sie Aufgaben zum maschinellen Lernen durchführen. Sie haben die Wahl zwischen drei Notebooks, von denen jedes eine andere Art von Algorithmus nutzt.

Das ist alles enthalten

1 peer review1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Stacey McBrine
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6 Kurse11.982 Lernende
Sarah Haq
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