Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-supervised-learning

Kursüberblick: Einführung in Machine Learning – Überwachtes Lernen

Wenn Sie sich für Machine Learning interessieren und bereits über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen, ist der Kurs “Einführung in Machine Learning: Überwachtes Lernen” auf Coursera genau das Richtige für Sie. Der Kurs vermittelt Ihnen nicht nur theoretische Kenntnisse der überwachtes Lernen-Algorithmen, sondern bietet Ihnen auch praktische Erfahrung mit der Anwendung dieser Methoden auf reale Daten.

Was Sie erwartet

In diesem Kurs lernen Sie, wann und warum Sie verschiedene Modelle einsetzen sollten und wie Sie die Leistung der Modelle verbessern können. Die behandelten Algorithmen umfassen unter anderem:

• Lineare Regression
• Logistische Regression
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Entscheidungsbäume
• Ensemble-Methoden wie Random Forest und Boosting
• Kernmethoden wie Support Vector Machines (SVM)

Kursinhalt im Detail

Der Kurs gliedert sich in mehrere Module, die aufeinander aufbauen:

1. Einführung in Machine Learning und Lineare Regression

Hier beginnt alles mit den Grundlagen. Sie lernen die Bedeutung von Datenbereinigung und explorativer Datenanalyse (EDA) kennen, bevor Sie in die lineare Regression eintauchen. Dies ist als statistische Technik unverzichtbar und eine ideale Basis für darauf aufbauende Modelle.

2. Multilineare Regression

Das Verständnis für mehrdimensionale Daten wird hier vertieft. Sie erfahren, wie man Modelle mit mehreren erklärenden Variablen erstellt und die Ergebnisse visuell darstellt.

3. Logistische Regression

Ein Wechsel von Regression zu Klassifikation wird behandelt. Sie lernen, wie diese Technik in der realen Welt eingesetzt wird, z.B. zur Klassifizierung von Tumorergebnissen.

4. Non-parametrische Modelle

Hier erfahren Sie mehr über KNN und Entscheidungsbäume. Strategien zur Vermeidung von Überanpassung stehen ebenfalls im Fokus.

5. Ensemble Methoden

Die Kombination verschiedener Modelle wird behandelt, um die Leistung zu verbessern. Sie lernen, wie Random Forests und Boosting den Erfolg in Machine Learning-Wettbewerben beeinflussen.

6. Kernmethoden

Zum Abschluss gibt es eine Einführung in Support Vector Machines. Hier werden fortgeschrittene Konzepte wie der Kernel-Trick und Hyperparameter-Optimierung behandelt.

Fazit und Empfehlung

Der Kurs “Einführung in Machine Learning: Überwachtes Lernen” ist eine hervorragende Wahl, wenn Sie tiefere Kenntnisse im Bereich Machine Learning erlangen möchten. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischen Projekten ermöglicht es Ihnen, Ihre Fähigkeiten erheblich zu verbessern. Ich empfehle diesen Kurs jedem, der an der Schnittstelle von Statistik, Programmierung und Datenanalyse arbeiten möchte.

Nutzen Sie die Gelegenheit, Ihr Wissen zu erweitern, und melden Sie sich noch heute an!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-supervised-learning