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



Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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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 Ausbildung
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Wichtige Details

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9 Aufgaben
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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

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