Machine Learning verstehen
"Eine Einführung in maschinelles Lernen ohne Programmierung."
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Kursbeschreibung
Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens
Was steckt hinter dem Hype um das maschinelle Lernen? In diesem nicht-technischen Kurs erfährst du alles, was du dich bisher nicht getraut hast, über maschinelles Lernen zu fragen. Es ist keine Codierung erforderlich.Du wirst grundlegende Konzepte kennenlernen, um deine Reise in das maschinelle Lernen zu beginnen und dein Wissen durch praktische Übungen zu festigen. Dazu gehört, dass du ein Verständnis jenseits des Fachjargons entwickelst und lernst, wie diese aufregende Technologie alles von selbstfahrenden Autos bis hin zu deinen persönlichen Amazon-Einkaufsvorschlägen ermöglicht.
Erforsche die Grundlagen des maschinellen Lernens
Wie funktioniert maschinelles Lernen, wann kannst du es einsetzen und was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen? Dieser Kurs behandelt all diese Themen.Du fängst damit an, herauszufinden, was maschinelles Lernen ist, seine grundlegende Definition zu erforschen und seine Beziehung zu Data Science und künstlicher Intelligenz zu untersuchen. Dann machst du dich mit dem Vokabular vertraut und beendest den Workflow des maschinellen Lernens zur Erstellung von Modellen.
Zum Abschluss des Kurses befassen wir uns mit Deep Learning. Du wirst zwei häufige Anwendungsfälle für Deep Learning erkunden: Computer Vision und Natural Language Processing (NLP) und die Grenzen und Gefahren des maschinellen Lernens kennenlernen.
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Verstehen von Datenthemen
Gehe zu Track- 1
Was ist Machine Learning?
KostenlosIn diesem Kapitel definieren wir Machine Learning und seine Beziehung zu Data Science und Künstlicher Intelligenz. Anschließend werden wir die wichtigsten Begriffe des Machine Learning erläutern und mit dem Machine-Learning-Workflow zur Erstellung von Modellen abschließen.
Was ist Machine Learning?50 xpFilmempfehlungen generieren50 xpKI, Data Science und Machine Learning gehen in eine Bar...50 xpWas ist wahr am Machine Learning?100 xpMachine-Learning-Konzepte50 xpMachine-Learning-Fachjargon100 xpÜberwacht vs. unüberwacht50 xpMachine-Learning-Workflow50 xpSchritte zur Entwicklung eines Modells100 xpEin echter Schritt50 xp - 2
Machine-Learning-Modelle
Nun, da du die Grundlagen des Machine Learning kennst, lass uns etwas tiefer eintauchen. Am Ende dieses Kapitels kennst du die verschiedenen Arten des Machine Learning und weißt, wie du deine Modelle bewerten und verbessern kannst.
Überwachtes Lernen50 xpAufwärmen50 xpRegression mit Klasse100 xpUnüberwachtes Lernen50 xpWir brauchen keine Überwachung100 xpWir müssen sie alle clustern!50 xpBewertung der Leistung50 xpRichtig oder falsch?100 xpLand der Konfusion50 xpDie Leistung verbessern50 xpEs ist ein langer Weg an die Spitze100 xpHyperparameter-Optimierung erkunden50 xp - 3
Deep Learning
In diesem Kapitel werden wir uns mit Deep Learning befassen und beginnen dabei mit neuronalen Netzen. Als Nächstes werfen wir einen genaueren Blick auf zwei häufige Anwendungsfälle für Deep Learning: Computer Vision und Natural Language Processing. Zum Abschluss des Kurses diskutieren wir die Grenzen und Gefahren des Machine Learning.
Deep Learning50 xpWas ist Deep Learning?100 xpSollte ich Deep Learning einsetzen?50 xpComputer Vision50 xpBilddaten50 xpDer Prozess100 xpNatural Language Processing50 xpStimmungsanalyse50 xpKlassifizieren von Machine-Learning-Aufgaben100 xpBag of Words50 xpDie Grenzen des Machine Learning50 xpBlackbox oder nicht Blackbox?100 xpVoreingenommenheit beim Machine Learning aufspüren50 xpHerzlichen Glückwunsch!50 xp
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