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Maschinelles Lernen mit Python
Maschinelles Lernen mit Python
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Joseph Santarcangelo
549.824 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
4.7
(17,335 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
In nur 6 Wochen erlernen Sie grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens in Python, einschließlich der Verwendung von Scikit-Learn zum Erstellen, Testen und Bewerten von Modellen.
Anwendung von Datenaufbereitungstechniken und Verwaltung von Kompromissen zwischen Verzerrung und Varianz zur Optimierung der Modellleistung.
Wie man die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich linearer Regression, Entscheidungsbäumen und SVM, für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben implementiert.
Bewertung der Modellleistung mithilfe von Metriken, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Abstimmung, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
Wichtige Details
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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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.“
Bewertungen von Lernenden
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CA
4
Geprüft am 1. Jan. 2020
RV
5
Geprüft am 15. Jan. 2025
good course , some part is typical more statistical part shown, even i have good understanding of ML , so new learner will find little typical. rest tutor voice and language is understandable.
FO
5
Geprüft am 9. Okt. 2020
I'm extremely excited with what I have learnt so far. As a newbie in Machine Learning, the exposure gained will serve as the much needed foundation to delve into its application to real life problems.
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Häufig gestellte Fragen
Die Beliebtheit von Python im Bereich des maschinellen Lernens beruht auf seiner Einfachheit, Lesbarkeit und den umfangreichen Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn, die komplexe ML-Aufgaben vereinfachen. Die aktive Community und die einfache Integration mit anderen Sprachen und Tools machen Python ebenfalls zu einer idealen Wahl für ML.
Ingenieure für maschinelles Lernen verwenden Python, um Algorithmen zu entwickeln, Daten vorzuverarbeiten, Modelle zu trainieren und die Ergebnisse zu analysieren. Mit den umfangreichen Bibliotheken und Frameworks von Python können sie mit verschiedenen Modellen experimentieren, die Leistung optimieren und Anwendungen effizient einsetzen.
Python bietet eine breite Palette von ML-Bibliotheken, ist einsteigerfreundlich und bietet großartige Unterstützung für Datenvisualisierung und Modellinterpretation. Außerdem unterstützt Python Rapid Prototyping, was das Testen und Verfeinern von Modellen im Vergleich zu anderen Sprachen wie C++ oder Java erleichtert.
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