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Kurs Machine Learning Mastery - Online-Lernen mit Zertifikat
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Machine Learning Mastery

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Intermediate
Beherrschen Sie das gesamte Spektrum des maschinellen Lernens mit Python, indem Sie praktische Fähigkeiten mit fundierten theoretischen Grundlagen kombinieren. Modelle schnell mit scikit-learn erstellen und das Verständnis für Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Optimierung vertiefen. Mehr anzeigen
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What you will learn
  • Build your first machine learning models with scikit-learn
  • Strengthen your foundation with probability, linear algebra, and optimization
  • Implement and evaluate regression techniques for forecasting and analysis
  • Apply classification methods to organize and interpret complex data
  • Explore clustering to uncover hidden patterns in unlabeled datasets
  • Understand the fundamentals of reinforcement learning and its applications
  • Design and train neural networks to grasp the basics of deep learning
  • chapters
    222 chapters
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    28 hours
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Learning track content
Eine Pipeline ist eine elegante Methode, um alle Vorverarbeitungsschritte sowie ein Modell zu kombinieren. Pipelines erleichtern das Trainieren und die Nutzung eines Modells erheblich.
Beherrschen Sie die Konzepte von Mengen und Reihen, von grundlegenden Operationen bis zu praktischen Anwendungen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Implementierung von Mengenoperationen sowie beim Arbeiten mit arithmetischen und geometrischen Reihen in Python.
Module 3 / Lineare Regression mit Python
Beginnen wir mit dem einfachsten Modell der linearen Regression. Sie lernen das Konzept der linearen Regression kennen und erfahren, wie Vorhersagen in Python getroffen werden.
Eine Gerade beschreibt die Daten nicht immer ausreichend. Lernen Sie, wie ein komplexeres Modell für Vorhersagen erstellt werden kann. Dafür eignet sich die polynomiale Regression.
Nachdem Sie nun wissen, wie man verschiedene lineare Regressionsmodelle erstellt, benötigen Sie eine Methode, um das beste auszuwählen. Dies ist mithilfe von Metriken möglich. In diesem Abschnitt werden die am häufigsten verwendeten Metriken sowie die Herausforderungen bei deren Anwendung erläutert.
Module 4 / Klassifikation mit Python
Erfahren Sie, wie der k-nächste-Nachbarn-Algorithmus Vorhersagen auf Basis von Ähnlichkeiten trifft. Umgang mit mehreren Merkmalen, Parametereinstellung und Anwendung von Kreuzvalidierung zur Verbesserung der Genauigkeit.
Verstehen, wie die logistische Regression Wahrscheinlichkeiten modelliert und Ergebnisse klassifiziert. Anwendung der Implementierung, Interpretation von Entscheidungsgrenzen und Einsatz von Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting.
Erfahren Sie, wie Entscheidungsbäume Daten anhand von Merkmalswerten in sinnvolle Gruppen unterteilen. Untersuchen Sie, wie Parameter wie Baumtiefe und minimale Stichprobengröße pro Blatt die Modellleistung und Generalisierung beeinflussen.
Erkunden, wie Random Forests mehrere Entscheidungsbäume kombinieren, um Genauigkeit und Robustheit zu verbessern. Die Rolle des Zufalls verstehen und diese Ensemble-Methode auf reale Daten anwenden.
Bewertung von Modellen anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score. Interpretation von Konfusionsmatrizen und Vergleich mehrerer Klassifikatoren zur Identifikation des leistungsstärksten Modells.
Module 5 / Clusteranalyse
Tauchen Sie in die Grundlagen der Clusteranalyse ein und erfahren Sie, wie sie sich von der Klassifikation unterscheidet. Erkunden Sie wesentliche Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die diese Methode des unbeaufsichtigten Lernens unterstützen, um verborgene Muster in Daten zu erkennen.
Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der wichtigsten Vorverarbeitungstechniken, die eine effektive Clusterbildung gewährleisten. Erfahren Sie, wie fehlende Werte behandelt, kategoriale Merkmale codiert, Daten normalisiert und geeignete Distanzmaße sowie Verknüpfungen ausgewählt werden, um die Genauigkeit der Clusterbildung zu erhöhen.
Beherrschen der Fähigkeiten zur effektiven Anwendung des K-Means-Clusterings. Verständnis der Funktionsweise des Algorithmus. Bestimmung der optimalen Clusteranzahl. Praktische Erfahrung durch Implementierung von K-Means auf synthetischen und realen Datensätzen.
Erkunden Sie die Grundlagen des hierarchischen Clusterings und erfahren Sie, wie Daten mithilfe von Dendrogrammen in sinnvolle Cluster gruppiert werden. Sicherheit beim Erkennen der optimalen Clusteranzahl und Anwendung der Methode auf synthetische sowie reale Datensätze.
Erfahren Sie, wie DBSCAN bei der Erkennung von Clustern unterschiedlicher Formen und der Handhabung von Ausreißern in Daten überzeugt. Verstehen Sie die Mechanismen dieses dichtebasierten Algorithmus, die Zuordnung von Punkten zu Clustern und die Anwendung auf synthetische sowie reale Datensätze.
Fundierte Kenntnisse über Gaußsche Mischmodelle und deren Verwendung von Wahrscheinlichkeiten zur Modellierung komplexer Clusterformen. Prinzipien der Gaußschen Verteilung. Funktionsweise von GMMs. Anwendung auf Dummy- und Realweltdaten zur Festigung des Verständnisses.
Module 6 / Einführung in Reinforcement Learning
Erfahren Sie, wie Agenten durch Versuch und Irrtum optimale Entscheidungen treffen. Erkunden Sie die Grundlagen der Theorie des Reinforcement Learning. Praktische Erfahrung mit der Einrichtung und Ausführung einer Gymnasium-Umgebung.
Beherrschung des Erkundungs-Ausnutzungs-Dilemmas anhand des Multi-Armed-Bandit-Problems. Implementierung von Aktionswertschätzung, ε-gierigen, Upper-Confidence-Bound- und Gradient-Bandit-Methoden. Bewertung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen bei simulierten Aufgaben zur Belohnungsmaximierung.
Dynamische Programmierung für modellbasiertes RL beherrschen. Entdecken, wie Bellman-Gleichungen zur Bewertung und Verbesserung von Policies eingesetzt werden können. Implementierung von Policy- und Value-Iteration-Algorithmen. Untersuchung der generalisierten Policy-Iteration als theoretische Grundlage für modellfreie Methoden.
Monte-Carlo-Methoden für modellfreies RL beherrschen. Schätzverfahren für Wertfunktionen und Ableitung optimaler Politiken aus vollständigen Episoden. Implementierung von On-Policy- und Off-Policy-Monte-Carlo-Kontrollalgorithmen. Erkundungsstrategien zur Optimierung des modellfreien Lernens entdecken.
Beherrschung des Zeitdifferenzlernens für modellfreies RL. Schätzung von Wertfunktionen aus Teilfolgen mithilfe von TD(0)-Aktualisierungen. Implementierung der On-Policy-SARSA- und Off-Policy-Q-Learning-Algorithmen. Kombination von Monte-Carlo-Methoden und Zeitdifferenzlernen in n-Schritt-TD und TD(λ) entdecken.
Abschließend erhalten Sie zusätzliche nützliche Informationen darüber, wie Sie das passende Modell auswählen und welche Arten von neuronalen Netzen existieren. Zum Abschluss des Kurses wird Ihr erworbenes Wissen überprüft.
Requirements
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  3. Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben
Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....
Matteo Comune
Dank ihnen lerne ich viel…
Dank ihnen lerne ich viel schneller, weil sie Ihnen helfen, alles von Grund auf zu verstehen. Es ist die beste Website, die Menschen ohne IT-Hintergrund hilft...
Yuliana Cadavid
großartiger Kurs für Anfänger
großartiger Kurs für Anfänger, sie testen Ihr Wissen in jeder Lektion...
Elpunzon
Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung…
Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung beim Lernen von Python. Die selbstgesteuerte Lernweise ist großartig, weil ich sie in meinen Zeitplan integrieren kann...
Alexandru Alexandru
Es ist schön, von Codefinity zu lernen
Es ist schön, von Codefinity zu lernen. Es ist einfach und hat gute Beispiele für das, was ich hier gelernt habe...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Einfach zu folgen und bietet Herausforderungen in meinem täglichen Leben. Die Herausforderung hält mich dazu an, Tag für Tag lernen zu wollen...
Elan
Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug…
Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug, das Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten als Software-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zu entwickeln. Die Übungen machen Spaß und sind eine gute Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu schärfen...
Thibault
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert und es erfolgreich mit Codefinity tut - danke...
Adrien Morel
Gut gestaltet für totale Anfänger
Gut gestaltet für totale Anfänger, schrittweiser Fortschritt und gibt mir Vertrauen....
_Gracy
es ist einfach perfekt erklärt
es ist einfach perfekt erklärt! bisher habe ich keine Schwierigkeiten erlebt, weil alles so gut organisiert ist...
Ruslan Kravchuk
Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben
Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....
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es ist einfach perfekt erklärt
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