Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-projects

Einführung in den Kurs

Im dritten Kurs der Deep Learning Spezialisierung auf Coursera, “Structuring Machine Learning Projects”, haben die Teilnehmer die Möglichkeit, die Grundlagen für den Erfolg von Machine-Learning-Projekten zu erlernen und praktische Erfahrungen als Projektleiter im Bereich Machine Learning zu sammeln.

Überblick über den Kurs

Dieser Kurs vermittelt die entscheidenden Fähigkeiten zur Diagnose von Fehlern in Machine-Learning-Systemen und zur Priorisierung von Strategien zur Fehlerreduzierung. Die Teilnehmer werden komplexe ML-Szenarien verstehen lernen, wie inkonsistente Trainings- und Testdatensätze und das Vergleichen mit menschlicher Leistungsfähigkeit. Darüber hinaus wird auch der Einsatz von End-to-End-Learning und Transfer-Learning behandelt.

Inhalte des Kurses

Der Kurs behandelt folgende Themen:

• ML-Strategie: Optimierung des ML-Produktionsworkflows durch strategische Leitlinien für die Zielsetzung und Anwendung der menschlichen Leistungsfähigkeit zur Definition von Schlüsselpunkten.
• Fehleranalyse: Entwicklung zeitsparender Verfahren zur Fehleranalyse, um wertvolle Optionen zu bewerten und ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie die Daten aufgeteilt werden können und wann man Multi-Task-, Transfer- und End-to-End-Deep-Learning einsetzen sollte.

Empfehlung

Ich empfehle diesen Kurs auf jeden Fall für alle, die sich ernsthaft mit Machine Learning beschäftigen möchten. Die praktischen Inhalte, die strategische Herangehensweise und die detaillierten Lektionen helfen dabei, die Herausforderungen im Bereich Machine Learning besser zu verstehen und erfolgreich zu bewältigen. Ob für angehende Data Scientists oder erfahrene Praktiker, dieser Kurs bietet wertvolle Einblicke und Werkzeuge für jeden auf seinem Weg zur Meisterschaft.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-projects