Grundlagen der KI und des ML: Grundlegende Methoden der Datenwissenschaft

Artificial Intelligence    |    Fortgeschritten
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Methoden der Datenwissenschaft werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Unternehmen einen Mehrwert zu bieten. Maschinelles Lernen (ML) ist eine datenwissenschaftliche Methode, die anhand von Vorhersagealgorithmen Muster in großen Datenmengen findet und es Maschinen ermöglicht, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingriff zu treffen. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Methoden zum Einsatz von maschinellem Lernen kennen. Sie erfahren, was maschinelles Lernen ist, wie es kategorisiert wird und welche Herausforderungen es mit sich bringt. Als Nächstes lernen Sie gängige Arten von Aufgaben des maschinellen Lernens kennen, beispielsweise Clustering, Klassifizierung und Regression. Schließlich erfahren Sie mehr über die Arten der Regression, darunter die einfache und die multiple lineare Regression. Nach Abschluss des Kurses werden maschinelles Lernen definieren und die entsprechenden Methoden anwenden können.

LERNINHALTE

  • Die in diesem kurs behandelten schlüsselkonzepte kennenlernen
    Anwendungsfälle für maschinelles lernen identifizieren und zwischen überwachtem und unüberwachtem maschinellen lernen unterscheiden
    Vorteile und herausforderungen des clustering erläutern und differenzieren
    Überlegungen zur bewertung der genauigkeit eines clustering-algorithmus auflisten
    Die anwendungen der klassifizierung erkennen und gängige klassifikatoren nennen
    Überlegungen zur bewertung der genauigkeit eines klassifizierungsmodells auflisten
  • Die regression, ihre vorteile und herausforderungen beschreiben
    Anwendungsfälle für die einfache lineare regression nennen
    Die verwendung der multiplen linearen regression erläutern
    Gängige herausforderungen beim maschinellen lernen auflisten
    Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte

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