Im ersten Kurs der Machine Learning Specialization werden Sie: - Machine-Learning-Modelle in Python mit den populären Machine-Learning-Bibliotheken NumPy und scikit-learn erstellen - überwachte Machine-Learning-Modelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben erstellen und trainieren, einschließlich linearer Regression und logistischer Regression Die Machine Learning Specialization ist ein grundlegendes Online-Programm, das in Zusammenarbeit von DeepLearning.AI und Stanford Online entwickelt wurde. In diesem einsteigerfreundlichen Programm lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie Sie diese Techniken zur Entwicklung realer KI-Anwendungen einsetzen können.

Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung
Holen Sie sich eines unserer besten Angebote und erweitern Sie Ihre Fähigkeiten mit 50% Rabatt auf Coursera Plus. Jetzt sparen.


Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
1.206.891 bereits angemeldet
32,574 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen in Python mit den beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen NumPy & scikit-learn
Erstellen und trainieren Sie überwachte maschinelle Lernmodelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben, einschließlich linearer Regression und logistischer Regression
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
9 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozenten

Mehr von Maschinelles Lernen entdecken

DeepLearning.AI
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
91,59 %
- 4 stars
7,22 %
- 3 stars
0,67 %
- 2 stars
0,16 %
- 1 star
0,34 %
Zeigt 3 von 32574 an
Geprüft am 28. Jan. 2025
I've really enjoyed learning about Machine Learning in such a guided way. It will continue to inspire me to learn more about AI. Thank you Andrew Ng, DeepLearning.AI, Standford ONLINE, and Coursera.
Geprüft am 30. Apr. 2023
Optional Lab lot more time than mentioned without prior experience of python and libraries used. Its estimated time should be change, it's a lot more than 1 hour. Video and exercises are very good.
Geprüft am 11. März 2024
This course has offered invaluable insights and clarity in understanding machine learning concepts. It was a nice journey towards understanding practical application and complex concepts made easy.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,





