Machine Learning

Kursüberblick

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen Erkunden Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens (ML) und entwickeln Sie die Fähigkeiten, Vorhersagemodelle zu erstellen. Dieser Kurs behandelt überwachte und unüberwachte Lerntechniken, Modellbewertung und reale ML-Anwendungen. Einführung in das maschinelle Lernen Überblick über das maschinelle Lernen und seine Arten Unterschied zwischen überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen Reale Anwendungen von ML in verschiedenen Branchen Techniken des überwachten Lernens Klassifizierungsalgorithmen: Entscheidungsbäume, SVM und Naive Bayes Regressionsmodelle: Lineare Regression, Logistische Regression Metriken zur Modellbewertung: Genauigkeit, Präzision, Rückruf Unüberwachte Lernmethoden Clustering-Techniken: K-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering Dimensionsreduktion: PCA und t-SNE Anomalieerkennung und Empfehlungssysteme Deep Learning und neuronale Netze Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (ANNs) Faltungs-Neuronale Netze (CNNs) für die Bildverarbeitung Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) für Zeitreihen und NLP Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen Auswahl von Merkmalen und Engineering-Techniken Hyperparameter-Tuning und Verbesserung der Modellleistung Kreuzvalidierung und Vermeidung von Überanpassung Anwendungen des maschinellen Lernens in der Praxis KI-gesteuerte Automatisierung und prädiktive Analysen Einsatz von ML-Modellen in Cloud-Umgebungen Ethische Überlegungen und Vorurteilsminderung in ML Der Kurs "Machine Learning: Machine Learning" vertieft sich in die Optimierung von maschinellen Lernmodellen und veranschaulicht praxisnahe Anwendungen in verschiedenen Branchen.

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