In diesem 2-stündigen projektbasierten Kurs lernen Sie, wie man Anomalie-Erkennung durchführt, wie wichtig sie für das maschinelle Lernen ist, wie man die Anomalie-Erkennung mit PyCaret einrichtet, Algorithmen zur Anomalie-Erkennung erstellt, visualisiert und vergleicht - und das alles mit nur wenigen Zeilen Code.
Maschinelles Lernen - Anomalie-Erkennung mit PyCaret
Maschinelles Lernen - Anomalie-Erkennung mit PyCaret
Dozent: Muhammad Saad uddin
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Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
3.8
(18 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Modelle zur Erkennung von Anomalien
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Entwicklungsumgebung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Modell-Einsatz
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
1. Datenimport und explorative Analyse zur Erkennung von Anomalien
2. Einrichtung der PyCaret-Umgebung zur Erkennung von Anomalien
3. Modelle auswählen und erstellen
4. Anomalien in Modellen vergleichen
5. Visualisieren, Entscheidung interpretieren und das Modell speichern
Empfohlene Erfahrung
Grundkenntnisse in Python und den Grundlagen des maschinellen Lernens
5 Projektbilder
Dozent
3 Kurse10.160 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Lernender seit 2018
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