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Dieser Kurs wurde aufgrund seiner hohen Bewertungen und der großen Anzahl von Bewertungen unter die Top 100 der besten Kurse auf Coursera eingestuft.
Dieser Kurs befasst sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens unter Verwendung einer vertrauten und zugänglichen Programmiersprache, Python. In diesem Kurs werden wir zwei Hauptkomponenten besprechen: Erstens lernen Sie den Zweck des maschinellen Lernens und seine Anwendung in der realen Welt kennen. Zweitens erhalten Sie einen Überblick über Machine-Learning-Themen wie überwachtes vs. unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und Algorithmen für maschinelles Lernen. In diesem Kurs üben Sie anhand von Beispielen aus dem wirklichen Leben.
Dieser Kurs befasst sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens unter Verwendung einer vertrauten und zugänglichen Programmiersprache, Python.
In diesem Kurs werden wir zwei Hauptkomponenten besprechen: Erstens lernen Sie den Zweck des maschinellen Lernens und seine Anwendung in der realen Welt kennen.
Zweitens erhalten Sie einen Überblick über Machine-Learning-Themen wie überwachtes vs. unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und Algorithmen für maschinelles Lernen.
In diesem Kurs üben Sie mit realen Beispielen des maschinellen Lernens und sehen, wie es die Gesellschaft auf eine Weise beeinflusst, die Sie vielleicht nicht erraten haben.
Wenn Sie in den nächsten Wochen nur ein paar Stunden pro Woche investieren, erhalten Sie Folgendes.
1) Neue Fähigkeiten, die Sie Ihrem Lebenslauf hinzufügen können, wie z. B. Regression, Klassifizierung, Clustering, Lern-Sci-Kit und SciPy. 2) Neue Projekte, die Sie Ihrem Portfolio hinzufügen können, einschließlich Krebserkennung, Vorhersage von Wirtschaftstrends, Kundenabwanderung, Empfehlungsmaschinen und viel mehr.
3) Und ein Zertifikat in maschinellem Lernen, um Ihre Kenntnisse nachzuweisen und es überall online oder offline zu teilen, z. B. LinkedIn-Profile und soziale Netzwerke.
Wenn Sie sich für diesen Kurs entscheiden und das Coursera-Kurszertifikat erwerben, erhalten Sie nach erfolgreichem Abschluss des Kurses auch ein digitales IBM Badge.
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In dieser Woche lernen Sie die Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen wie Gesundheit, Banken, Telekommunikation usw. kennen. Sie erhalten einen Überblick über Themen des maschinellen Lernens, z. B. überwachtes und nicht überwachtes Lernen, und die Verwendung der einzelnen Algorithmen. Darüber hinaus verstehen Sie den Vorteil der Verwendung von Python-Bibliotheken zur Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen.
In dieser Woche erhalten Sie eine kurze Einführung in die Regression. Sie lernen lineare, nichtlineare, einfache und multiple Regression und deren Anwendungen kennen. Wenden Sie alle diese Methoden im Laborteil auf zwei verschiedene Datensätze an. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Ihr Regressionsmodell auswerten und dessen Genauigkeit berechnen.
In dieser Woche lernen Sie die Sortiertechnik kennen. Üben Sie mit verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen wie KNN, Decision Trees, Logistic Regression und SVM. Darüber hinaus erfahren Sie mehr über die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden und die verschiedenen Metriken zur Klassifizierungsgenauigkeit.
In diesem Abschnitt lernen Sie die verschiedenen Clustering-Ansätze kennen. Sie erfahren, wie Sie Clustering zur Kundensegmentierung verwenden, gleiche Fahrzeuge gruppieren und auch Wetterstationen gruppieren. Es umfasst 3 Haupttypen von Clustering, einschließlich partitionsbasiertem Clustering, hierarchischem Clustering und dichtebasiertem Clustering.
In diesem Modul lernen Sie Empfehlungssysteme kennen. Zuerst werden Sie in die Hauptidee hinter Empfehlungsmaschinen eingeführt, dann werden Sie zwei Haupttypen von Empfehlungsmaschinen verstehen, nämlich inhaltsbasierte Filterung und kollaborative Filterung.
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Ph.D., Senior Data Scientist
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IBM ist weltweit führend in der Geschäftstransformation durch eine offene Hybrid-Cloud-Plattform und KI und bedient Kunden in mehr als 170 Ländern auf der ganzen Welt. Heute verlassen sich 47 der 50 Fortune-50-Unternehmen auf IBM Cloud, um ihr Geschäft zu führen, und IBM Watson Enterprise AI arbeitet hart an mehr als 30.000 Engagements. IBM ist auch eine der weltweit führenden Unternehmensforschungsorganisationen mit 28 aufeinanderfolgenden Jahren führend im Patentwesen. Geleitet von den Grundsätzen des Vertrauens und der Transparenz und der Unterstützung einer integrativeren Gesellschaft, engagiert sich IBM vor allem dafür, ein verantwortungsbewusster technologischer Innovator und eine Kraft für das Gute in der Welt zu sein.
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