Verändern Sie Ihre Karriere im Bereich Data Science, indem Sie produktionsreife Machine-Learning-Workflows beherrschen. Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus dem Bereich der Datenanalyse dabei zu helfen, zuverlässige Nachfrageprognosen zu erstellen und die Modell-Governance in Unternehmensumgebungen sicherzustellen.

Erstellen von prädiktiven und überwachten Modellen
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Erstellen von prädiktiven und überwachten Modellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Grundlagen der statistischen Inferenz und prädiktiven Modellierung“
Dozent: Professionals in the Industry
Bei Mehr erfahren enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erfolgreiches maschinelles Lernen konzentriert sich auf zuverlässige Produktionssysteme, die einen nachhaltigen geschäftlichen Mehrwert schaffen, und nicht nur auf eine hohe Modellgenauigkeit.
Die Modellleistung kann sich unbemerkt verschlechtern, weshalb die Überwachung statistischer Abweichungen für die langfristige Zuverlässigkeit des maschinellen Lernens unerlässlich ist.
Ein gut durchdachtes Feature-Engineering schafft ein Gleichgewicht zwischen Vorhersagekraft und Interpretierbarkeit, sodass die Beteiligten den Modellentscheidungen vertrauen können.
Durch Kreuzvalidierung und Algorithmusvergleiche wird sichergestellt, dass sich die Modelle gut auf neue und sich verändernde Datenmuster übertragen lassen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Leistungsmetrik
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Geschäftliche Metriken
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Bewertung des Modells
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Wichtige Details

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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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