This short course teaches you how to train, validate, and improve predictive models using practical, industry-ready workflows. You’ll learn to apply supervised and unsupervised algorithms, run 5-fold cross-validation, and interpret metrics like precision, recall, and F1 to understand model reliability. Through videos, guided reflections, readings, and hands-on labs, you’ll practice building complete pipelines, engineering new features, and evaluating model improvements against performance targets. By the end of the course, you’ll be able to apply validation techniques confidently, iterate on your models using data-driven decisions, and explain performance results clearly to technical and non-technical stakeholders.
Optimize Vision Datasets: Augment and Analyze
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Optimize Vision Datasets: Augment and Analyze
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied Object Detection & Segmentation“
Dozent: ansrsource instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verification And Validation
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Statistical Reporting
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2026
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Applied Object Detection & Segmentation“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
This short course teaches you how to train, validate, and improve predictive models using practical, industry-ready workflows. You’ll learn to apply supervised and unsupervised algorithms, run 5-fold cross-validation, and interpret metrics like precision, recall, and F1 to understand model reliability. Through videos, guided reflections, readings, and hands-on labs, you’ll practice building complete pipelines, engineering new features, and evaluating model improvements against performance targets. By the end of the course, you’ll be able to apply validation techniques confidently, iterate on your models using data-driven decisions, and explain performance results clearly to technical and non-technical stakeholders.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen
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