Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science
Einführung
In der heutigen digitalen Welt spielt Maschinenlernen eine entscheidende Rolle in den Wissenschaften. Der Coursera-Kurs “Machine Learning Models in Science” bietet Interessierten die Möglichkeit, maschinelles Lernen auf wissenschaftliche Probleme anzuwenden. In diesem Blogbeitrag werde ich den Kurs im Detail überprüfen und meine Empfehlungen aussprechen.
Kursübersicht
Der Kurs bietet einen umfassenden Überblick über den gesamten Maschinenlernprozess, beginnend mit der Datenvorbereitung bis hin zu den grundlegenden und fortgeschrittenen Algorithmen des maschinellen Lernens. Die Module sind klar strukturiert und ermöglichen eine schrittweise Vertiefung in die Materie.
Modul 1: Vorbereitung und Vorverarbeitung von Daten
Im ersten Modul liegt der Fokus auf den Schritten, die vor der Anwendung von AI-Algorithmen durchgeführt werden müssen. Wir lernen die wichtigsten Datenvorverarbeitungstechniken kennen, einschließlich der Behandlung fehlender Werte und der Entfernung von Ausreißern. Techniken wie PCA und LDA werden vorgestellt, die für die Dimensionsreduktion weit verbreitet sind.
Modul 2: Grundlegende AI-Algorithmen – K-Means und SVM
Das zweite Modul befasst sich mit zwei der grundlegendsten Algorithmen des maschinellen Lernens: K-Means und Support Vector Machines (SVM). Hier wird der Unterschied zwischen überwachten und unbeaufsichtigten Lernmethoden erläutert, gefolgt von einer genauen Analyse und Implementierung dieser Algorithmen in Python.
Modul 3: Fortgeschrittene AI – Neuronale Netzwerke und Entscheidungsbäume
Im dritten Modul wird es spannend: Hier erforschen wir fortgeschrittene Techniken, darunter baumgestützte Algorithmen und neuronale Netzwerke. Das Modul beinhaltet auch praktische Übungen mit TensorFlow, um ein tiefes Verständnis für die Mechanismen hinter neuronalen Netzwerken zu entwickeln.
Modul 4: Kursprojekt
Der Kurs findet seinen Höhepunkt in einem praktischen Projekt, bei dem es darum geht, Diabetes anhand von Gesundheitsdaten vorherzusagen. Dies ermöglicht es, verschiedene Regressoren zu vergleichen und deren Fehler in einem Testset zu analysieren.
Empfehlung
Insgesamt ist “Machine Learning Models in Science” ein hervorragend strukturierter Kurs, der sowohl Theorie als auch praktische Übungen bietet. Er ist ideal für alle, die sich für die Anwendung von Maschinenlernen in wissenschaftlichen Bereichen interessieren, unabhängig von ihrem Vorwissen. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, eigene Modelle zu erstellen und anzuwenden.
Ich empfehle diesen Kurs jedem, der seine Kenntnisse im Bereich Maschinenlernen vertiefen möchte. Es ist eine wertvolle Gelegenheit, die sowohl für Studierende als auch für Fachleute von Nutzen sein kann.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science