Dieser Kurs bietet „Coursera Coach“!
Eine intelligentere Art zu lernen – mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. In diesem Kurs tauchen Sie in den gesamten Prozess der Erstellung, Bewertung und Operationalisierung von Modellen des maschinellen Lernens (ML) ein. Ausgehend von der Datenexploration lernen Sie, wie Sie die richtigen Algorithmen für Regressions- und Klassifizierungsaufgaben auswählen und diese für eine optimale Leistung feinabstimmen. Im weiteren Verlauf sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Tools wie Azure ML Studio und experimentieren mit der Modellanpassung, dem Feature Engineering sowie fortgeschrittenen Algorithmen wie XGBoost und neuronalen Netzen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Modelle bewerten, deren Leistung optimieren und sie effektiv bereitstellen können. Der Kurs bietet praktische Demos, die Sie in die Lage versetzen, alles von einfachen Modellen bis hin zu komplexen Pipelines in ML-Workflows zu implementieren. Im Laufe des Kurses werden Sie Techniken zur Modellbewertung erkunden, darunter Kreuzvalidierung und Leistungskennzahlen, und lernen, wie Sie Probleme wie Überanpassung und Modelldrift angehen können. Außerdem beschäftigen Sie sich mit ML-Ops-Konzepten und entdecken, wie Sie skalierbare Pipelines strukturieren, Workflows automatisieren und den Lebenszyklus Ihrer Modelle verwalten. Dieser Kurs ist ideal für alle, die praxisnahe ML-Kenntnisse erwerben möchten, insbesondere für diejenigen, die sich für Azure ML Studio und automatisierte Pipelines interessieren. Ganz gleich, ob Sie gerade erst mit grundlegenden ML-Konzepten beginnen oder Ihr Wissen erweitern möchten – dieser Kurs bietet Ihnen einen umfassenden Leitfaden. Sie lernen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu optimieren. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, effiziente und skalierbare Modelle zu erstellen und bereitzustellen und dabei gleichzeitig die Versionsverwaltung und Leistungsüberwachung im Blick zu behalten.
