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Udemy

Machine Learning Komplettkurs mit Python [2024 Edition]

via Udemy

Overview

Meistere maschinelles Lernen: Eigenständige Implementierung der Algorithmen von sklearn und TensorFlow keras.

What you'll learn:
  • Löse eigene Probleme mit dem Machine Learning
  • Implementiere eigene Machine Learning Algorithmen
  • Erstelle Modelle, die Krankheiten klassifizieren kann oder Hauspreise schätzen kann
  • Beherrsche die Methoden des Machine Learning
  • Verstehe das mathematische Konzept des Machine Learnings
  • Verstehe die Grundlagen des Reinforcement Learning (AI)

Der Kurs wurde im November 2023 ge-updated und ist mit der neusten Python Version 3.12 voll-kompatibel!

Kursbeschreibung:

Dieser umfassende ML Kurs zielt darauf ab, die Teilnehmer in die spannende Welt des maschinellen Lernens einzuführen. Maschinelles Lernen ist ein zentrales Element der künstlichen Intelligenz und ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Diese Technologie hat das Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren und ist daher von großer Bedeutung für die Zukunft.

Im Gegensatz zu vielen anderen Tutorials im Internet, bei denen oft nur wenige Zeilen Code vermittelt werden, legt dieser Kurs besonderen Wert darauf, die Teilnehmer in die Entwicklung und Implementierung der Grundbausteine von Machine Learning-Algorithmen einzuführen.

Der Kurs beginnt mit einer anschaulichen Erklärung des maschinellen Lernens und seiner Bedeutung. Anschließend werden die Teilnehmer in die mathematischen Grundlagen des ML eingeführt. Der Schwerpunkt liegt auf Supervised Learning-Techniken wie Regression, Support Vector Machines und neuronalen Netzwerken, sowie Unsupervised Learning-Methoden wie Principal Component Analysis und Clustering.

Die Teilnehmer lernen, wie sie verschiedene Metriken und Evaluierungsmethoden anwenden können, um die Leistung ihrer Modelle zu beurteilen und Verbesserungen vorzunehmen.

Dieser Kurs besteht aus folgenden Themengebieten:

  • AnschaulicheErklärungdesMachineLearnings

  • MathematischeGrundlagendesML(Matrizen,Vektorenetc.)

  • SupervisedLearning(Regression,SVM,NeuronaleNetzwerkeetc.)

  • UnsupervisedLearning(PCA,Clusteringetc.)

  • MetrikenundEvaluierung

  • EinführungindasDeepLearningmitTensorFlow2undKeras

Werde noch heute ein Profi, in der Technologie von Morgen! Wir sehen uns im Kurs!

Taught by

Jan Schaffranek

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