Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen
Erkunden Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens (ML) und entwickeln Sie die Fähigkeiten, Vorhersagemodelle zu erstellen. Dieser Kurs behandelt überwachte und unüberwachte Lerntechniken, Modellbewertung und reale ML-Anwendungen.

Einführung in das maschinelle Lernen
  • Überblick über das maschinelle Lernen und seine Arten
  • Unterschied zwischen überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen
  • Reale Anwendungen von ML in verschiedenen Branchen
Techniken des überwachten Lernens
  • Klassifizierungsalgorithmen: Entscheidungsbäume, SVM und Naive Bayes
  • Regressionsmodelle: Lineare Regression, Logistische Regression
  • Metriken zur Modellbewertung: Genauigkeit, Präzision, Rückruf
Unüberwachte Lernmethoden
  • Clustering-Techniken: K-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering
  • Dimensionsreduktion: PCA und t-SNE
  • Anomalieerkennung und Empfehlungssysteme
Deep Learning und neuronale Netze
  • Grundlagen künstlicher neuronaler Netze (ANNs)
  • Faltungs-Neuronale Netze (CNNs) für die Bildverarbeitung
  • Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) für Zeitreihen und NLP
Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen
  • Auswahl von Merkmalen und Engineering-Techniken
  • Hyperparameter-Tuning und Verbesserung der Modellleistung
  • Kreuzvalidierung und Vermeidung von Überanpassung
Anwendungen des maschinellen Lernens in der Praxis
  • KI-gesteuerte Automatisierung und prädiktive Analysen
  • Einsatz von ML-Modellen in Cloud-Umgebungen
  • Ethische Überlegungen und Vorurteilsminderung in ML

Der Kurs "Machine Learning: Machine Learning" vertieft sich in die Optimierung von maschinellen Lernmodellen und veranschaulicht praxisnahe Anwendungen in verschiedenen Branchen.