Im ersten Kurs der Machine Learning Specialization werden Sie: - Machine-Learning-Modelle in Python mit den populären Machine-Learning-Bibliotheken NumPy und scikit-learn erstellen - überwachte Machine-Learning-Modelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben erstellen und trainieren, einschließlich 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 können.

Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung


Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen in Python mit den beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen NumPy & scikit-learn
Erstellen und trainieren Sie überwachte maschinelle Lernmodelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben, einschließlich linearer Regression und logistischer Regression
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details

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9 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

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Geprüft am 31. Aug. 2024
The course was excellent, and I gained valuable knowledge throughout. I am also grateful for the financial aid, which allowed me to complete the program successfully. Thank you for this opportunity.
Geprüft am 8. Okt. 2024
great course. Nice explanation even if you are not familiar with certain mathematical concepts Like Gradient. I would recommend having some mathematical base to ease the understanding of the course.
Geprüft am 11. März 2024
This course has offered invaluable insights and clarity in understanding machine learning concepts. It was a nice journey towards understanding practical application and complex concepts made easy.
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