Der Kurs bietet einen allgemeinen Überblick über die wichtigsten Methoden im Bereich des maschinellen Lernens. Ausgehend von einer Taxonomie der verschiedenen Probleme, die mit Techniken des maschinellen Lernens gelöst werden können, stellt der Kurs kurz einige algorithmische Lösungen vor und zeigt auf, wann sie erfolgreich sein können, aber auch ihre Grenzen. Diese Konzepte werden anhand von Beispielen und Fallstudien erläutert.

Maschinelles Lernen: ein Überblick

Maschinelles Lernen: ein Überblick
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Künstliche Intelligenz: ein Überblick“

Dozent: Marcello Restelli
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211 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Klassifizieren Sie Probleme des maschinellen Lernens und des überwachten Lernens und beschreiben Sie die Grenzen der maschinellen Lerntechniken beim überwachten Lernen
Klassifizieren Sie Probleme des maschinellen Lernens beim unüberwachten Lernen, beschreiben Sie den Nutzen von Techniken zur Dimensionalitätsreduktion
Formulieren Sie ein sequentielles Entscheidungsproblem, erklären Sie, was eine Wertfunktion ist und beschreiben Sie, wie man eine Strategie beim verstärkenden Lernen optimiert
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
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3 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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Geprüft am 8. Sep. 2023
VERY WELL PREPARED,PRESENTED AND INFORMATIVE COURSE PROVIDED BY COURSERA.
Geprüft am 5. Okt. 2025
For everyone i strongly suggest attending it, as the insights provided could be highly beneficial for our work.
Geprüft am 7. Aug. 2023
condensed, good if you (still?) have good math background or spend some time on (re)education after each session

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