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 erwerben Sie solide Grundlagen im Bereich des maschinellen Lernens und der Modellbewertungstechniken. Zunächst lernen Sie die Kernkonzepte des maschinellen Lernens kennen, darunter überwachtes Lernen, Regressionsmodelle und Klassifizierungstechniken. Anschließend führt Sie der Kurs durch fortgeschrittenere Themen wie Feature Engineering, Methoden zur Modellbewertung und die Optimierung von Hyperparametern, die für die Erstellung leistungsstarker Modelle des maschinellen Lernens unerlässlich sind. Anhand praktischer Projekte wenden Sie diese Konzepte und Werkzeuge in realistischen Szenarien an. Im Laufe des Kurses werden Sie wichtige Algorithmen des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume, Random Forests, Boosting und Ensemble-Lernverfahren kennenlernen. Außerdem lernen Sie, wie Sie Modelle mithilfe von Techniken wie Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning bewerten und optimieren können. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Ihnen, Ihre Modelle zu verfeinern und deren Genauigkeit zu verbessern, sodass sie für praktische Anwendungen bereit sind. Dieser Kurs eignet sich für alle, die ihr Verständnis von maschinellem Lernen, Modellbewertung und -optimierung vertiefen möchten. Es gibt zwar keine strengen Voraussetzungen, jedoch werden Grundkenntnisse in der Python-Programmierung und in Konzepten des maschinellen Lernens empfohlen. Der Kurs richtet sich an Lernende mit mittleren Vorkenntnissen, und die Inhalte vermitteln wertvolle Fähigkeiten für alle, die eine Karriere in den Bereichen Data Science oder Machine Learning Engineering anstreben. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Machine-Learning-Modelle unter Verwendung verschiedener Algorithmen zu implementieren und zu optimieren, Feature-Engineering und -Auswahl durchzuführen, Modelle mittels Kreuzvalidierung zu bewerten sowie fortgeschrittene Techniken wie Boosting und Ensemble-Methoden anzuwenden.