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Supervised Machine Learning

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Supervised Machine Learning

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Choose supervised ML approaches; Build regression, SVM, and tree models; Tune ensembles for better performance

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Juli 2026

Bewertungen

8 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Start here to learn how this skill-based course works and find your recommended starting point. You’ll take a short, ungraded diagnostic to check your current skills, then decide whether to go directly to the graded skill assessments or review targeted learning content first.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre4 Aufgaben

Use this module to build the skills for the job task Plan and Select Your ML Approach. You'll learn how to translate business problems into well-defined ML tasks, set clear objectives and success metrics, evaluate algorithm options against problem requirements, and justify your model choice based on data characteristics and constraints. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Das ist alles enthalten

4 Videos6 Lektüren1 Aufgabe3 Unbewertete Labore

Use this module to build the skills for the job task Build Linear Models and SVMs. You'll learn how to implement and optimize linear and logistic regression models, check key modeling assumptions, apply regularization techniques, and use Support Vector Machines with linear, RBF, and polynomial kernels for complex classification and regression tasks. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Das ist alles enthalten

8 Videos5 Lektüren2 Aufgaben3 Unbewertete Labore

Use this module to build the skills for the job task Build Tree-Based and Ensemble Models. You'll learn how to build and tune tree-based models such as CART, Random Forest, XGBoost, and LightGBM, then extend that foundation by designing ensemble methods including bagging, boosting, and stacking to improve robustness and accuracy on tabular datasets. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

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10 Videos6 Lektüren1 Aufgabe4 Unbewertete Labore

Review the skills you practiced and demonstrated in this course, then prepare to describe them in career-relevant ways. You’ll also explore recommended skill paths that can help you continue building related job-ready skills.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren

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Dozent

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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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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.