Im zweiten Kurs der Machine Learning Specialization werden Sie: - ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow aufbauen und trainieren, um eine Mehrklassen-Klassifizierung durchzuf眉hren - Best Practices 蹿眉谤 die Entwicklung von maschinellem Lernen anwenden, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden k枚nnen - 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 und Baum-Ensemble-Methoden, einschlie脽lich Random Forests und Boosted Trees aufbauen und verwenden Die Machine Learning Specialization ist ein grundlegendes Online-Programm, das in Zusammenarbeit zwischen DeepLearning.AI und Stanford Online entwickelt wurde. In diesem einsteigerfreundlichen Programm lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und wie Sie diese Techniken 蹿眉谤 die Entwicklung realer KI-Anwendungen einsetzen k枚nnen.
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Fortgeschrittene Lernalgorithmen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Maschinelles Lernen
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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(8,258听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen und trainieren Sie ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow, um eine Mehrklassen-Klassifizierung durchzuf眉hren
Wenden Sie Best Practices 蹿眉谤 die Entwicklung von maschinellem Lernen an, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden k枚nnen
Erstellen und verwenden Sie 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 und Baum-Ensemble-Methoden, einschlie脽lich Random Forests und Boosted Trees
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Datenethik
- Kategorie: K眉nstliche neuronale Netze
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: 脺berwachtes Lernen
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Lernen mit 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别n
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Wichtige Details
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14 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche lernen Sie neuronale Netzwerke kennen und erfahren, wie Sie sie 蹿眉谤 Klassifizierungsaufgaben einsetzen k枚nnen. Sie werden das TensorFlow-Framework verwenden, um ein neuronales Netzwerk mit nur ein paar Zeilen Code zu erstellen. Dann tauchen Sie tiefer ein und lernen, wie Sie Ihr eigenes neuronales Netzwerk in Python "von Grund auf" programmieren k枚nnen. Optional k枚nnen Sie mehr dar眉ber erfahren, wie Berechnungen in neuronalen Netzwerken durch Parallelverarbeitung (Vektorisierung) effizient umgesetzt werden.
Das ist alles enthalten
17 Videos1 Lekt眉re4 Aufgaben1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
In dieser Woche lernen Sie, wie Sie Ihr Modell in TensorFlow trainieren. Au脽erdem lernen Sie andere wichtige Aktivierungsfunktionen (neben der Sigmoid-Funktion) kennen und erfahren, wo Sie jeden Typ in einem neuronalen Netzwerk einsetzen k枚nnen. Sie werden auch lernen, wie Sie 眉ber die bin盲re Klassifizierung hinaus zur Multiklassen-Klassifizierung (3 oder mehr Kategorien) 眉bergehen k枚nnen. Bei der Multiklassenklassifizierung lernen Sie eine neue Aktivierungsfunktion und eine neue Verlustfunktion kennen. Optional k枚nnen Sie auch den Unterschied zwischen der Multiklassen-Klassifizierung und der Multi-Label-Klassifizierung kennenlernen. Sie lernen den Adam-Optimierer kennen und erfahren, warum er eine Verbesserung des regul盲ren Gradientenabstiegs 蹿眉谤 das Training neuronaler Netzwerke darstellt. Schlie脽lich erhalten Sie eine kurze Einf眉hrung in andere Ebenentypen als die, die Sie bisher kennengelernt haben.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Aufgaben1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore
Diese Woche lernen Sie bew盲hrte Methoden 蹿眉谤 das Training und die Bewertung Ihrer Lernalgorithmen kennen, um die Leistung zu verbessern. Sie erhalten eine Vielzahl n眉tzlicher Ratschl盲ge zum Lebenszyklus des maschinellen Lernens, zur Optimierung Ihres Modells und zur Verbesserung Ihrer Trainingsdaten.
Das ist alles enthalten
17 Videos3 Aufgaben1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In dieser Woche lernen Sie einen praktischen und weit verbreiteten Lernalgorithmus kennen: den Entscheidungsbaum. Au脽erdem lernen Sie Variationen des Entscheidungsbaums kennen, darunter Random Forests und Boosted Trees (XGBoost).
Das ist alles enthalten
14 Videos2 Lekt眉ren3 Aufgaben1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
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Dozenten
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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Gepr眉ft am 30. Dez. 2024
The course provides an excellent introduction to widely used machine learning concepts, including Neural Networks. While the material can be challenging, it is presented in a digestible manner.
Gepr眉ft am 18. Apr. 2024
This showcases key points and advice on building a good model via optimizing model hyperparameters hence making the learner able to debug and tune the model for the particular situation.
Gepr眉ft am 30. Juli 2023
Another fantastic course by Andrew Ng! He covers neural networks, decision trees, random forest, and XGBoost models really well. I like that he shares his intuition behind every concept he explains.
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