Dieses umfassende Programm für Überwachtes und Unüberwachtes Maschinelles Lernen stattet Sie mit grundlegenden Fähigkeiten zur Datenmodellierung und -analyse aus. Sie werden Regressionstechniken, Klassifizierungsmodelle und Clustering Algorithmen beherrschen, um reale Herausforderungen anzugehen und wirkungsvolle Datenlösungen zu entwickeln. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Regressionstechniken zu beherrschen: Erlernen der linearen und logistischen Regression zur Vorhersage von Variablen und Klassifizierung von Daten und Auswahl der richtigen Methode für Ihre Projekte - Anwendung von Klassifizierungsmodellen: Entscheidungsbäume, Random Forest und Naive Bayes für genaue Datenanalysen und Vorhersagen kennen lernen - Clustering Algorithmen implementieren: Verstehen und Anwenden von K-Means Clustering, um Muster zu identifizieren, Daten zu gruppieren und Aufgaben wie Segmentierung und Erkennung zu lösen - Lösen von Problemen aus der Praxis: Nutzen Sie Techniken des überwachten und unüberwachten Lernens, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Unter Anleitung von Experten erwerben Sie praktische Fähigkeiten, um im Maschinellen Lernen zu glänzen und innovative Lösungen für verschiedene Branchen zu liefern.
Überwachtes Lernen Regression Klassifizierung Clustering
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für AI ML mit Deep Learning und überwachten Modellen
Dozent: Simplilearn Instructor
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beherrschen der linearen und logistischen Regressionstechniken
Anwendung von Entscheidungsbäumen, Random Forest und Naive Bayes-Modellen
K-Means Clustering für die Datensegmentierung verwenden
Lösen Sie reale Probleme mit Methoden des Maschinellen Lernens
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Prädiktive Analytik
Wichtige Details
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2 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Dieses Programm für überwachtes und unüberwachtes Maschinelles Lernen umfasst wesentliche Techniken zur Datenmodellierung und -analyse. Beginnen Sie mit der Regressionsanalyse und beherrschen Sie die Lineare Regression für die Vorhersage von kontinuierlichen Variablen und die Logistische Regression für die Binäre Klassifizierung. Lernen Sie, den besten Ansatz für Ihre Projekte auszuwählen. Lernen Sie Klassifizierungsmodelle kennen, darunter Entscheidungsbäume für die Aufteilung von Daten, Random Forest für robuste Vorhersagen und Naive Bayes für die probabilistische Klassifizierung. Erwerben Sie praktische Fähigkeiten, um diese Methoden in realen Szenarien anzuwenden. Tauchen Sie ein in das Unüberwachte Lernen mit dem K-Means Clustering Algorithmus und verstehen Sie, wie er Daten auf der Basis von Ähnlichkeiten in Clustern gruppiert. Wenden Sie ihn auf Herausforderungen wie Marktsegmentierung und Bildkompression an. Dieses Programm vermittelt Ihnen die grundlegenden Kenntnisse des Maschinellen Lernens für wirkungsvolle Datenlösungen.
Das ist alles enthalten
25 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
Erkundung von Clustering-Techniken mit Schwerpunkt auf K-Means, seinen Anwendungen und Anwendungsfällen aus der Praxis.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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Häufig gestellte Fragen
Regression sagt kontinuierliche Ergebnisse voraus (z. B. Umsatzprognosen), Klassifizierung ordnet Daten in Kategorien ein (z. B. Erkennung von E-Mail-Spam), und Clustering gruppiert Daten auf der Basis von Ähnlichkeiten (z. B. Kundensegmentierung).
Die Dauer eines Kurses zum Maschinellen Lernen kann variieren und reicht in der Regel von einigen Wochen für Einsteigerprogramme bis zu mehreren Monaten für umfassende oder fortgeschrittene Kurse.
Clustering ist eine Technik des unüberwachten Lernens in der KI, die ähnliche Datenpunkte in Clustern zusammenfasst und so hilft, Muster und Erkenntnisse aufzudecken, z. B. die Segmentierung von Kunden nach ihrem Verhalten.
Weitere Fragen
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