Im ersten Kurs der Machine Learning Specialization werden Sie: - Machine-Learning-Modelle in Python mit den popul盲ren Machine-Learning-Bibliotheken NumPy und scikit-learn erstellen - 眉berwachte Machine-Learning-Modelle 蹿眉谤 Vorhersagen und bin盲re Klassifizierungsaufgaben erstellen und trainieren, einschlie脽lich linearer Regression und logistischer Regression Die Machine Learning Specialization ist ein grundlegendes Online-Programm, das in Zusammenarbeit von DeepLearning.AI und Stanford Online entwickelt wurde. In diesem einsteigerfreundlichen Programm lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie Sie diese Techniken zur Entwicklung realer KI-Anwendungen einsetzen k枚nnen.


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脺berwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Maschinelles Lernen
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
1.054.992 bereits angemeldet
(30,219听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie Modelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen in Python mit den beliebten Bibliotheken 蹿眉谤 maschinelles Lernen NumPy & scikit-learn
Erstellen und trainieren Sie 眉berwachte maschinelle Lernmodelle 蹿眉谤 Vorhersagen und bin盲re Klassifizierungsaufgaben, einschlie脽lich linearer Regression und logistischer Regression
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek 蹿眉谤 Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: K眉nstliche Intelligenz
- Kategorie: 脺berwachtes Lernen
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details

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9 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 3 Module
Willkommen bei der Machine Learning Specialization! Sie schlie脽en sich Millionen von anderen an, die entweder diesen oder den urspr眉nglichen Kurs belegt haben, der zur Gr眉ndung von 糖心vlog官网观看 f眉hrte und Millionen von anderen Lernenden wie Ihnen geholfen hat, einen Einblick in die aufregende Welt des maschinellen Lernens zu erhalten!
Das ist alles enthalten
20 Videos1 Lekt眉re3 Aufgaben1 App-Element4 Unbewertete Labore
In dieser Woche werden Sie die lineare Regression erweitern, um mit mehreren Eingangsmerkmalen umgehen zu k枚nnen. Au脽erdem lernen Sie einige Methoden kennen, mit denen Sie das Training und die Leistung Ihres Modells verbessern k枚nnen, z. B. Vektorisierung, Feature-Skalierung, Feature-Engineering und polynomiale Regression. Am Ende der Woche werden Sie die Implementierung der linearen Regression in Code 眉ben.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore
Diese Woche lernen Sie die andere Art des 眉berwachten Lernens, die Klassifizierung. Sie lernen, wie Sie mit dem logistischen Regressionsmodell Kategorien vorhersagen k枚nnen. Sie lernen das Problem der 脺beranpassung kennen und erfahren, wie Sie dieses Problem mit einer Methode namens Regularisierung l枚sen k枚nnen. Am Ende dieser Woche werden Sie die Implementierung der logistischen Regression mit Regularisierung 眉ben!
Das ist alles enthalten
12 Videos2 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe9 Unbewertete Labore
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Bewertungen von Lernenden
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Gepr眉ft am 28. Jan. 2025
I've really enjoyed learning about Machine Learning in such a guided way. It will continue to inspire me to learn more about AI. Thank you Andrew Ng, DeepLearning.AI, Standford ONLINE, and 糖心vlog官网观看.
Gepr眉ft am 30. Apr. 2023
Optional Lab lot more time than mentioned without prior experience of python and libraries used. Its estimated time should be change, it's a lot more than 1 hour. Video and exercises are very good.
Gepr眉ft am 7. Nov. 2022
This course is a brief but thorough introduction. It has a good mixture of theory and practice.Andrew Ng explains every thing very good, understandable and in a fun way.I highly recommend this class!

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