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Machine Learning Introduction for Everyone

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Machine Learning Introduction for Everyone

Aije Egwaikhide
Yasmine Hemmati

Dozenten: Aije Egwaikhide

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

312 Bewertungen

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
6 Stunden zu vervollständigen
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Compare and contrast artificial intelligence, machine learning, and deep learning 

  • Explain the machine learning models development lifecycle  

  • Differentiate between supervised and unsupervised machine learning 

  • Evaluate classification models using metrics such as accuracy, confusion matrices, precision, and recall

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Supervised Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Classification Algorithms

Wichtige Details

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Bewertungen

3 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Welcome to the world of machine learning. Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science that focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy. Machine learning is an important component in the growing field of data science. Using statistical methods, algorithms are trained to make classifications or predictions, uncovering key insights within data mining projects. These insights subsequently drive decision-making within applications and businesses, ideally impacting key growth metrics. As big data continues to expand and grow, the market demand for data scientists will increase, requiring them to assist in the identification of the most relevant business questions and subsequently the data to answer them. In this module, you will explore some of the fundamental concepts behind machine learning. You will learn to differentiate between AI, machine, and deep learning. Further, you will also explore the importance and requirements of each process in the lifecycle of a machine learning product.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Plug-ins

Machine learning is a hot topic, and everyone is trying to understand what it is about. With the amount of information that is out there about machine learning, you can get quickly overwhelmed. In this module, you will explore the most important topics in machine learning that you need to know. You will dive into supervised and unsupervised learning, classification, deep and reinforcement learning, as well as regression. Further, you will learn how to evaluate a machine learning model.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element2 Plug-ins

In this assignment, we will investigate insurance charges using a Machine Learning Regression Application, exploring how different features influence these charges. Using an interactive regression app, you will analyze how a machine learning model predicts insurance costs based on different user inputs.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren1 Aufgabe1 Plug-in

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
(81 Bewertungen)
Aije Egwaikhide
IBM
6 Kurse803.026 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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  • 2 stars

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  • 1 star

    1,60 %

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DD

Geprüft am 20. März 2023

KI

Geprüft am 4. Juni 2025

AP

Geprüft am 26. Okt. 2024

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.