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Vertiefung: Advanced Analytics mit Machine Learning

by Education4Industry GmbH
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Course Features

  • Certified by TÜV Rheinland
  • Lifetime Access
  • Course Level: Beginner
  • Learning Extent: 1 hrs. 03 min.
  • Language: german
Target Audiences:

Course Overview

About this online Course

Hier kannst Du Dein Wissen über Machine Learning Methoden erweitern. Welche Lernstile und Lernaufgaben (Klassifikation etc) gibt es? In welcher Weise kann eine Maschine lernen? Du wirst  auch lernen, auf welche Arten man Modelle validieren kann.

Dein erworbenes Wissen kannst Du in einer kleinen Programmier-Challenge testen. Sage die Überlebenswahrscheinlichkeit von Titanic-Passagieren vorher!

Dieser Skill verlangt kein Vorwissen zu Machine Learning.

Nutzen

Dieser Kurs schafft eine theoretsiche Basis für das Arbeiten mit Machine Learning Algorithmen. Es soll ein Überblick über verschiedenen Lernstile, -aufgaben und Modelle geschafft werden, sodass Machine Learning Modelle passend zur Aufgabe ausgewählt werden können.

Zielgruppe

  • Machine-Learning Interessierte ohne Vorkenntnisse in diesem Bereich
  • Der Kurs ist sowohl für Programmier-Anfänger als auch Fortgeschrittene geeignet

Lernziele

  • Der Lerner wird befähigt, Grundprinzipien des Machine Learnings zu verstehen und zu beschreiben
  • Der Lerner wird befähigt, eine einfache Aufgabe mit Machine Learning zu lösen und selbst ein einfaches Model zu bauen und zu evaluieren

Inhalte

  • Überblick: Lernstile und Lernaufgaben im Machine Learning
  • Lernstile, -aufgaben und Modelle
  • Erlernen und Anwenden des Modells
  • Lernmethoden und -algorithmen
  • Die k-means Methode
  • Validierung bei Klassifikationen
  • Validierung bei Regressionen
  • Validierung bei Clustering
  • Overfitting, scheinbare Korrelationen, Bias und Varianz
  • Titanic Virtual Lab


Learning Contents

Summary of Learning Contents

Advanced Analytics mit Machine Learning 

timelapse 1 hrs. 03 min.
  • Vertiefung: Advanced Analytics mit Machine Learning Methoden 
    extension interactive content
    timelapse 1 hrs. 03 min.

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