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Zertifikat

Überwachtes Maschinelles Lernen

4.9+

★★★★★

7 Bewertungen

Intermediate

Dieser Kurs führt in grundlegende Konzepte und Methoden des maschinellen Lernens ein. Er behandelt die Verwendung von scikit-learn für die Modellentwicklung, lineare Regression für prädiktive Analysen und Klassifikationsmethoden für die Datenkategorisierung. Mehr anzeigen

python

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What you will learn

Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them

122 chapters
17 hours
135 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / ML Introduction with scikit-learn

Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.

Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.

A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.

Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!

Module 2 / Lineare Regression mit Python

Beginnen wir mit dem einfachsten linearen Regressionsmodell! Sie werden die Idee hinter der linearen Regression und wie man Vorhersagen in Python trifft, lernen.

Die meisten Vorhersageaufgaben in der realen Welt beinhalten mehr als ein Merkmal. Sie werden lernen, wie man mit Linearer Regression mit mehreren Merkmalen umgeht.

Eine gerade Linie beschreibt die Daten nicht immer gut. Lernen wir, wie man ein komplexeres Modell zur Vorhersage erstellt! Dafür eignet sich die polynomiale Regression.

Jetzt, da Sie wissen, wie man viele Linear Regression Modelle erstellt, benötigen Sie eine Methode, um das beste auszuwählen. Dies ist mit Hilfe von Metriken erreichbar. Dieser Abschnitt erklärt die am häufigsten verwendeten und die Schwierigkeiten, die bei deren Verwendung auftreten können.

Module 3 / Klassifikation mit Python

Module 4 / Ensemble-Lernen

Was ist ein Ensemble? Wie unterscheiden sich Ensembles von Standard-Maschinenlernmodellen? Welche Arten von Ensembles gibt es? Lassen Sie uns die Antworten auf diese Fragen betrachten.

Lassen Sie uns einige häufig verwendete Bagging-Ensemble-Modelle betrachten, die Merkmale ihrer Verwendung und auch einige von ihnen anwenden, um reale Aufgaben zu lösen.

Der Arbeitsmechanismus von Boosting-Modellen unterscheidet sich von Bagging-Modellen. Jetzt werden wir diese Unterschiede erkunden, Einblicke in die Nutzung von Modell-Boosting zur Problemlösung gewinnen und seine Funktionalität durch praktische Demonstrationen veranschaulichen.

Betrachten wir einige häufig verwendete Stacking-Ensemble-Modelle, die Merkmale ihrer Verwendung und wenden wir einige von ihnen an, um reale Aufgaben zu lösen.

Module 5 / Introduction to Neural Networks

First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.

Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.

Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.

Requirements

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Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

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Ruslan Kravchuk

Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben

Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....

Matteo Comune

Dank ihnen lerne ich viel…

Dank ihnen lerne ich viel schneller, weil sie Ihnen helfen, alles von Grund auf zu verstehen. Es ist die beste Website, die Menschen ohne IT-Hintergrund hilft...

Yuliana Cadavid

großartiger Kurs für Anfänger

großartiger Kurs für Anfänger, sie testen Ihr Wissen in jeder Lektion...

Elpunzon

Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung…

Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung beim Lernen von Python. Die selbstgesteuerte Lernweise ist großartig, weil ich sie in meinen Zeitplan integrieren kann...

Alexandru Alexandru

Es ist schön, von Codefinity zu lernen

Es ist schön, von Codefinity zu lernen. Es ist einfach und hat gute Beispiele für das, was ich hier gelernt habe...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Einfach zu folgen und bietet Herausforderungen in meinem täglichen Leben. Die Herausforderung hält mich dazu an, Tag für Tag lernen zu wollen...

Elan

Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug…

Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug, das Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten als Software-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zu entwickeln. Die Übungen machen Spaß und sind eine gute Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu schärfen...

Thibault

Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert

Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert und es erfolgreich mit Codefinity tut - danke...

Adrien Morel

Gut gestaltet für totale Anfänger

Gut gestaltet für totale Anfänger, schrittweiser Fortschritt und gibt mir Vertrauen....

_Gracy

es ist einfach perfekt erklärt

es ist einfach perfekt erklärt! bisher habe ich keine Schwierigkeiten erlebt, weil alles so gut organisiert ist...

Ruslan Kravchuk

Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben

Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....

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Dank ihnen lerne ich viel schneller, weil sie Ihnen helfen, alles von Grund auf zu verstehen. Es ist die beste Website, die Menschen ohne IT-Hintergrund hilft...

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Thibault

Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert

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_Gracy

es ist einfach perfekt erklärt

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Data Engineer

Abschlusszertifikat

Zeigen Sie Ihre neu erworbenen Fähigkeiten. Sie haben es sich verdient.

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Überwachtes Maschinelles Lernen

TEST TRACK 12

Full Stack Webentwicklung

Werden Sie Ein React-Entwickler

Beherrschung der Datenvisualisierung

SQL von Null bis Held

C++ Grundlagen

Python von Null bis Held

Python Über das Mittlere Niveau Hinaus

Java-Grundlagen

Spielentwicklung Mit Unity

Become a Django Developer

Flask for Dummies

Grundlagen der Frontend-Entwicklung

Web Developer from Zero to Hero

Preparation for Data Science

Deep Learning Odyssey

Webentwicklung mit C#

TEST E2E TRACK BEGINNER

Test Track

Skilled Python BackEnd Developer

Test Recalculate

Excel-Grundlagen

Full-Stack .NET Developer Journey

Full-Stack .NET Developer Journey

Test track with rating

TEST TEST TRACK

Grundlagen Für Datenanalysten

C++ Meisterschaft

Java Web

Werden Sie QA-Ingenieur

Videoproduktion mit Adobe

Ui/ux-Design-Tools

Test image upload track

Wesentliche Bürokompetenzen

GitHub from Zero to Hero

No-Code Website Development

C Programming & Low-Level Development

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Testübersetzungskurs

Test CMS Track

Python for Data Analysis

Digital Marketing Essentials

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