Alberta Machine Intelligence Institute

Einführung in angewandtes maschinelles Lernen

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Alberta Machine Intelligence Institute

Einführung in angewandtes maschinelles Lernen

Anna Koop

Dozent: Anna Koop

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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Produktlebenszyklus-Management
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
  • Kategorie: Unternehmensanalyse
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Daten-Ethik
  • Kategorie: Fallstudien
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Geschäftliche Anforderungen

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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 4 Module

In dieser Woche werden Sie erfahren, was maschinelles Lernen (ML) eigentlich ist, verschiedene Problemszenarien gegenüberstellen und einige gängige Missverständnisse über ML untersuchen. Sie werden dieses Wissen anwenden, indem Sie verschiedene Komponenten identifizieren, die für eine Geschäftslösung für maschinelles Lernen unerlässlich sind.

Das ist alles enthalten

12 Videos6 Lektüren2 Aufgaben3 Diskussionsthemen

In dieser Woche lernen Sie, wie Sie einen Geschäftsbedarf in ein Problem des maschinellen Lernens übersetzen. Wir gehen einige Anwendungsbeispiele durch, damit Sie ein Gefühl dafür bekommen, was eine gut definierte Frage für Ihr QuAM ausmacht. Die Eingrenzung Ihrer Frage und die Sicherstellung, dass Sie über die für das Lernen notwendigen Daten verfügen, sind entscheidend für den Erfolg von ML!

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

Diese Woche dreht sich alles um Daten. Sie werden etwas über die Datenerfassung lernen und die verschiedenen Quellen von Trainingsdaten verstehen. Wir werden darüber sprechen, wie viele Daten Sie benötigen und welche Fallstricke auftreten können, einschließlich ethischer Fragen.

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

Diese Woche lernen Sie den Lebenszyklus des maschinellen Lernprozesses (MLPL) kennen. Nachdem Sie die Definitionen und Komponenten des MLPL verstanden haben, werden Sie die Anwendung des MLPL anhand einer Fallstudie analysieren.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen

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Dozent

Anna Koop
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