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Kalkül und Optimierung für maschinelles Lernen
Beschreibung Hallo! Ziel unseres Kurses ist es, den notwendigen Hintergrund in Analysis zu vermitteln, der für weiterführende Data Science-Kurse ausreichend ist. Der Kurs beginnt mit einer grundlegenden Einführung in Konzepte zu funktionalen Zuordnungen. Von den späteren Studierenden wird erwartet, dass sie Grenzen (bei Folgen, ein- und multivariate Funktionen), Differenzierbarkeit (wiederum ausgehend von einer einzelnen Variablen bis hin zu mehreren Fällen), Integration usw. studieren.
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Vorausschauende Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB
Beschreibung In diesem Kurs bauen Sie auf den Fähigkeiten auf, die Sie in der explorativen Datenanalyse mit MATLAB sowie in der Datenverarbeitung und Feature Engineering mit MATLAB erlernt haben, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, die Leistungsfähigkeit von MATLAB zur Analyse von Daten zu nutzen, die für Ihre Arbeit relevant sind. Diese Fähigkeiten sind wertvoll für diejenigen, die über Domänenkenntnisse verfügen und…
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Praktisches maschinelles Lernen
Beschreibung Eine der häufigsten Aufgaben von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten sind Vorhersagen und maschinelles Lernen. In diesem Kurs werden die Grundkomponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt. Der Kurs vermittelt grundlegende Grundlagen zu Konzepten wie Trainings- und Testsätzen, Überanpassung und Fehler…
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Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra
Beschreibung In diesem Kurs über lineare Algebra schauen wir uns an, was lineare Algebra ist und wie sie sich auf Vektoren und Matrizen bezieht. Dann schauen wir uns an, was Vektoren und Matrizen sind und wie man mit ihnen arbeitet, einschließlich des kniffligen Problems von Eigenwerten und Eigenvektoren, und wie man diese zur Lösung von Problemen verwendet. Endlich haben wir…
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Mathematik für maschinelles Lernen: PCA
Beschreibung Dieser Kurs für Fortgeschrittene führt in die mathematischen Grundlagen zur Ableitung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) ein, einer grundlegenden Technik zur Dimensionsreduktion. Wir behandeln einige grundlegende Statistiken von Datensätzen wie Mittelwerte und Varianzen, berechnen Abstände und Winkel zwischen Vektoren mithilfe innerer Produkte und leiten orthogonale Projektionen von Daten auf Unterräume niedrigerer Dimensionen ab. Mit all diesen…
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Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Analysis
Beschreibung Dieser Kurs bietet eine kurze Einführung in die multivariate Analysis, die zum Aufbau vieler gängiger Techniken des maschinellen Lernens erforderlich ist. Wir beginnen ganz am Anfang mit einer Auffrischung der „Anstieg über Lauf“-Formulierung einer Steigung, bevor wir diese in die formale Definition des Gradienten einer Funktion umwandeln. Dann beginnen wir mit dem Bau…
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Maschinelles Lernen mit Python
Beschreibung Dieser Kurs befasst sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens mithilfe einer zugänglichen und bekannten Programmiersprache, Python. In diesem Kurs werden wir zwei Hauptkomponenten besprechen: Erstens lernen Sie den Zweck des maschinellen Lernens kennen und erfahren, wo es auf die reale Welt anwendbar ist. Zweitens erhalten Sie einen allgemeinen Überblick über…
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Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Signalverarbeitung
Beschreibung >>> Durch die Anmeldung zu diesem Kurs stimmen Sie der Endbenutzer-Lizenzvereinbarung zu, wie in den FAQ dargelegt. Nach der Registrierung können Sie im Bereich „Ressourcen“ auf die Lizenz zugreifen
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KI-Workflow: Maschinelles Lernen, visuelle Erkennung und NLP
Beschreibung Dies ist der vierte Kurs in der IBM AI Enterprise Workflow-Zertifizierungsspezialisierung. Es wird Ihnen DRINGEND empfohlen, diese Kurse der Reihe nach zu absolvieren, da es sich nicht um einzelne, unabhängige Kurse handelt, sondern um einen Teil eines Arbeitsablaufs, bei dem jeder Kurs auf den vorherigen aufbaut. Kurs 4 behandelt die nächste Phase des Arbeitsablaufs, die Einrichtung…
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Skalierbares maschinelles Lernen mit Big Data mit Apache Spark
Beschreibung Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, datenwissenschaftliche und maschinelle Lernaufgaben (ML) auf Big Data-Sets mit Apache Spark zu skalieren. Bei den meisten realen maschinellen Lernaufgaben handelt es sich um sehr große Datensätze, die über die CPU-, Arbeitsspeicher- und Speicherbeschränkungen eines einzelnen Computers hinausgehen. Apache Spark ist eine Open Source…