Im dritten Kurs der Machine Learning Specialization werden Sie: - Techniken des unüberwachten Lernens für unüberwachtes Lernen anwenden: einschließlich Clustering und Anomalieerkennung. - Empfehlungssysteme mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep-Learning-Methode erstellen. - Ein Deep Reinforcement Learning-Modell erstellen. Die Machine Learning Specialization ist ein grundlegendes Online-Programm, das in Zusammenarbeit von DeepLearning.AI und Stanford Online entwickelt wurde. In diesem einsteigerfreundlichen Programm lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wie Sie diese Techniken nutzen können, um reale KI-Anwendungen zu entwickeln.

Diese Specialization wird von Andrew Ng unterrichtet, einem KI-Visionär, der entscheidende Forschungsarbeiten an der Stanford University und bahnbrechende Arbeiten bei Google Brain, Baidu und Landing.AI geleitet hat, um den Bereich der KI voranzubringen. Diese Specialization mit 3 Kursen ist eine aktualisierte und erweiterte Version von Andrews bahnbrechendem Kurs über maschinelles Lernen, der mit 4,9 von 5 Punkten bewertet wurde und seit seiner Einführung im Jahr 2012 von über 4,8 Millionen Lernenden besucht wurde. Er bietet eine umfassende Einführung in modernes maschinelles Lernen, einschließlich überwachtes Lernen (multiple lineare Regression, logistische Regression, neuronale Netze und Entscheidungsbäume), unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionalitätsreduktion, Empfehlungssysteme) und einige der besten Praktiken, die im Silicon Valley für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet werden (Bewertung und Abstimmung von Modellen, datenzentrierter Ansatz zur Verbesserung der Leistung und mehr).) Am Ende dieser Specializations werden Sie die Schlüsselkonzepte beherrschen und das praktische Know-how erworben haben, um maschinelles Lernen schnell und effektiv auf anspruchsvolle reale Probleme anzuwenden. Wenn Sie den Einstieg in die KI suchen oder eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens aufbauen wollen, ist die neue Machine Learning Specialization der beste Einstieg.