Dieses umfassende Programm für Überwachtes und Unüberwachtes Maschinelles Lernen stattet Sie mit grundlegenden Fähigkeiten zur Datenmodellierung und -analyse aus. Sie werden Regressionstechniken, Klassifizierungsmodelle und Clustering Algorithmen beherrschen, um reale Herausforderungen anzugehen und wirkungsvolle Datenlösungen zu entwickeln. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Regressionstechniken zu beherrschen: Erlernen der linearen und logistischen Regression zur Vorhersage von Variablen und Klassifizierung von Daten und Auswahl der richtigen Methode für Ihre Projekte - Anwendung von Klassifizierungsmodellen: Entscheidungsbäume, Random Forest und Naive Bayes für genaue Datenanalysen und Vorhersagen kennen lernen - Clustering Algorithmen implementieren: Verstehen und Anwenden von K-Means Clustering, um Muster zu identifizieren, Daten zu gruppieren und Aufgaben wie Segmentierung und Erkennung zu lösen - Lösen von Problemen aus der Praxis: Nutzen Sie Techniken des überwachten und unüberwachten Lernens, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Unter Anleitung von Experten erwerben Sie praktische Fähigkeiten, um im Maschinellen Lernen zu glänzen und innovative Lösungen für verschiedene Branchen zu liefern.

Überwachtes Lernen Regression Klassifizierung Clustering
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Überwachtes Lernen Regression Klassifizierung Clustering
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI ML mit Deep Learning und überwachten Modellen“

Dozent: Simplilearn Instructor
Bei enthalten
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beherrschen der linearen und logistischen Regressionstechniken
Anwendung von Entscheidungsbäumen, Random Forest und Naive Bayes-Modellen
K-Means Clustering für die Datensegmentierung verwenden
Lösen Sie reale Probleme mit Methoden des Maschinellen Lernens
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
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2 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
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