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Maschinelles Lernen für die Klassifizierung von Kyphose-Erkrankungen

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Maschinelles Lernen für die Klassifizierung von Kyphose-Erkrankungen

Ryan Ahmed

Dozent: Ryan Ahmed

Bei Coursera Plus enthalten

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Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
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4.6

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • Verstehen Sie die Theorie und Intuition hinter Entscheidungsbäumen und Random Forest Klassifizierungsmodellen

  • Erstellen, Trainieren und Testen eines Entscheidungsbaums und eines Random Forest Klassifizierungsmodells in Sklearn

  • Bereinigung von Daten, Feature Engineering und Visualisierung

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien

Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Verstehen der Problembeschreibung und des Business Case

  2. Bibliotheken und Datensätze importieren

  3. Übungsmöglichkeit #1 [fakultativ]

  4. Datenvisualisierung durchführen

  5. Übungsmöglichkeit #2 [fakultativ]

  6. Trainings- und Testdatensätze erstellen

  7. Trainieren eines Logistische Regression Klassifikator Modells

  8. Bewertung der Leistung des trainierten Modells

  9. Verstehen der Theorie von Entscheidungsbäumen und Random Forest

  10. Verbessern Sie das Modell

  11. Übungsmöglichkeit #3 [fakultativ]

Empfohlene Erfahrung

python-Programmierung und grundlegende mathematische Kenntnisse

11 Projektbilder

Dozent

Ryan Ahmed
38 Kurse113.536 Lernende

von

Coursera

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

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.“

Bewertungen von Lernenden

4.6

13 Bewertungen

  • 5 stars

    61,53 %

  • 4 stars

    38,46 %

  • 3 stars

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  • 2 stars

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  • 1 star

    0 %

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RA
4

Geprüft am 6. Okt. 2022

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