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Produktmanagement für maschinelles Lernen - von der Strategie bis zum Einsatz

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Was Sie lernen werden

  • Machen Sie sich mit den wesentlichen Aufgaben und Kompetenzen eines Produktmanagers im Bereich maschinelles Lernen vertraut.

  • Erfahren Sie, wie Sie einschätzen können, wann maschinelles Lernen das richtige Werkzeug für ein Produkt ist.

  • Entwickeln Sie die Fähigkeit, ML-Teams aufzubauen und komplexe ML-Projekte zu leiten.

  • Erwerben Sie praktisches Wissen zur Auswahl der richtigen Algorithmen und zur Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modell-Einsatz
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Leistungsmetrik
  • Kategorie: Produktlebenszyklus-Management
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Projektleitung
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Produktmanagement
  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Bewertung des Modells

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9 Aufgaben

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 8 Module

In diesem Modul führen wir Sie in die Kernkonzepte des Produktmanagements im Bereich Machine Learning, die wesentliche Rolle eines ML-Produktmanagers sowie die wichtigsten Fachbegriffe ein. Außerdem erfahren Sie, wie Machine Learning ganze Branchen verändert und wie Sie Produkte identifizieren können, in die sich ML integrieren lässt.

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Lektüre

In diesem Modul führen wir Sie durch den Entscheidungsprozess für die Implementierung von maschinellem Lernen in Ihrem Produkt. Sie erfahren, wie Sie einschätzen können, wann maschinelles Lernen die beste Lösung ist, welche Daten für ein Projekt benötigt werden und auf welche typischen Herausforderungen Sie achten müssen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe

In diesem Modul werden wir uns mit der besonderen Rolle eines ML-Produktmanagers befassen, untersuchen, wie man Teams erfolgreich strukturiert, und erläutern, was die einzelnen Phasen des ML-Projektlebenszyklus beinhalten. Außerdem sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Formulierung und Validierung von Projekthypothesen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe

In diesem Modul behandeln wir Strategien zur Datenerfassung und -aufbereitung für Modelle des maschinellen Lernens. Sie lernen Techniken zur Datenerfassung, Möglichkeiten der Datenspeicherung sowie Methoden zur Strukturierung von Daten kennen, um ML-Modelle erfolgreich zu trainieren.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe

In diesem Modul führen wir Sie durch wichtige Vorverarbeitungstechniken, darunter Datenbereinigung, Datentransformation und Feature Engineering. Außerdem lernen Sie, wie Sie Daten für Ihre ML-Modelle effektiv aufteilen und Stichproben daraus ziehen können.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

In diesem Modul beschäftigen wir uns eingehend mit der Auswahl des richtigen Algorithmus für maschinelles Lernen für Ihr Projekt und untersuchen verschiedene Modelltypen, darunter Regression, Klassifizierung und Anomalieerkennung. Außerdem erfahren Sie, wann Sie Lösungen selbst entwickeln, kaufen oder auslagern sollten.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe

In diesem Modul werden wir uns damit befassen, wie man Modelle des maschinellen Lernens anhand von Kennzahlen wie der Verwechslungsmatrix, der Präzision und dem Recall bewertet und optimiert. Außerdem lernen Sie Strategien zur kontinuierlichen Leistungsverbesserung und zur Optimierung der Benutzererfahrung kennen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe

In diesem Modul führen wir Sie durch die einzelnen Schritte zur Bereitstellung Ihres Machine-Learning-Modells in der Produktion und erläutern, wie Sie dessen Leistung überwachen können. Außerdem lernen Sie Strategien kennen, mit denen Sie Ihr Modell optimiert und skalierbar halten können.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Aufgaben

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

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

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