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Im dritten Kurs der Machine Learning Specialization werden Sie: - Techniken des un眉berwachten Lernens 蹿眉谤 un眉berwachtes Lernen anwenden: einschlie脽lich Clustering und Anomalieerkennung. - Empfehlungssysteme mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep-Learning-Methode erstellen. - Ein Deep Reinforcement Learning-Modell erstellen. 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 nutzen k枚nnen, um reale KI-Anwendungen zu entwickeln.

Diese Specialization wird von Andrew Ng unterrichtet, einem KI-Vision盲r, der entscheidende Forschungsarbeiten an der Stanford University und bahnbrechende Arbeiten bei Google Brain, Baidu und Landing.AI geleitet hat, um den Bereich der KI voranzubringen. Diese Specialization mit 3 Kursen ist eine aktualisierte und erweiterte Version von Andrews bahnbrechendem Kurs 眉ber maschinelles Lernen, der mit 4,9 von 5 Punkten bewertet wurde und seit seiner Einf眉hrung im Jahr 2012 von 眉ber 4,8 Millionen Lernenden besucht wurde. Er bietet eine umfassende Einf眉hrung in modernes maschinelles Lernen, einschlie脽lich 眉berwachtes Lernen (multiple lineare Regression, logistische Regression, neuronale Netze und Entscheidungsb盲ume), un眉berwachtes Lernen (Clustering, 顿颈尘别苍蝉颈辞苍补濒颈迟盲迟蝉谤别诲耻办迟颈辞苍, Empfehlungssysteme) und einige der besten Praktiken, die im Silicon Valley 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet werden (Bewertung und Abstimmung von Modellen, datenzentrierter Ansatz zur Verbesserung der Leistung und mehr).) Am Ende dieser Specializations werden Sie die Schl眉sselkonzepte beherrschen und das praktische Know-how erworben haben, um maschinelles Lernen schnell und effektiv auf anspruchsvolle reale Probleme anzuwenden. Wenn Sie den Einstieg in die KI suchen oder eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens aufbauen wollen, ist die neue Machine Learning Specialization der beste Einstieg.