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Virtueller Kurs von:
LinkedIn Learning |
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Angesichts der zunehmenden Menge öffentlich verfügbarer Daten und des zunehmenden Fokus auf unstrukturierte Textdaten ist es enorm wertvoll, zu verstehen, wie diese Textdaten bereinigt, verarbeitet und analysiert werden.
Wenn Sie Erfahrung mit Python haben und sich für Natural Language Processing (NLP) interessieren, kann Ihnen dieser Kurs das Wissen vermitteln, das Sie benötigen, um komplexe Probleme mit maschinellem Lernen anzugehen.
Kursleiter Derek Jedamski gibt einen schnellen Überblick über die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), behandelt fortgeschrittene Datenbereinigungs- und Vektorisierungstechniken und taucht dann in die Erstellung von Klassifikatoren für maschinelles Lernen ein.
In diesem letzten Schritt zeigt Derek, wie man zwei verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen erstellt und Variationen dieser Modelle bewertet und testet.
Mit Hunderten von Schlüsselthemen zu Soft Skills
Funktionen zur Analyse von Qualifikationslücken, um genau hervorzuheben, welche Fähigkeiten verbessert werden müssen
Ausgewählte Kurse, die eine relevante Studienerfahrung kontextualisieren
Professionelle Experten und Lieferanten aus verschiedenen Teilen der Welt
Data Scientist – Maschinelles Lernen auf GitHub
LinkedIn Learning, die führende Online-Lernplattform, hilft Unternehmen dabei, das Engagement der Schüler zu steigern und die Fähigkeiten zu entwickeln, die sie heute und morgen benötigen. Mit über 16.000 Kursen, die von echten Lynda.com-Experten unterrichtet werden, und über 50 neuen Kursen, die jede Woche hinzugefügt werden, ist die Bibliothek immer auf dem neuesten Stand mit den am häufigsten nachgefragten geschäftlichen, technischen und kreativen Inhalten. Basierend auf den Erkenntnissen von mehr als 600 Millionen LinkedIn-Mitgliedern bietet LinkedIn Learning auch personalisierte Empfehlungen, die Lernende mit den relevantesten Online-Lernressourcen verbinden.
Hallo, wie kann ich Ihnen helfen? Interessieren Sie sich für einen Kurs? Zu welchem Thema?
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