Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Signalverarbeitung

Beschreibung

>>> Durch die Anmeldung zu diesem Kurs stimmen Sie der Endbenutzer-Lizenzvereinbarung zu, wie in den FAQ dargelegt. Sobald Sie sich angemeldet haben, können Sie im Ressourcenbereich auf die Lizenz zugreifen. <<< Dieser Kurs, Advanced Machine Learning and Signal Processing, ist Teil der IBM Advanced Data Science Specialization, die IBM derzeit erstellt, und bietet Ihnen einfachen Zugriff auf die unschätzbar wertvollen Einblicke in Supervised und Unbeaufsichtigte Modelle für maschinelles Lernen, die von Experten in vielen fachrelevanten Disziplinen verwendet werden. Wir lernen die Grundlagen der linearen Algebra kennen, um zu verstehen, wie maschinelle Lernmodi funktionieren. Anschließend stellen wir die beliebtesten Frameworks für maschinelles Lernen für Python Scikit-Learn und SparkML vor. SparkML nimmt den größten Teil dieses Kurses ein, da Skalierbarkeit der Schlüssel zur Behebung von Leistungsengpässen ist. Wir lernen, wie wir die Modelle parallel optimieren können, indem wir Hunderte verschiedener Parameterkombinationen parallel auswerten. Zur Veranschaulichung der verschiedenen Algorithmen verwenden wir fortlaufend ein reales Beispiel aus dem IoT (Internet der Dinge). Um den Kurs zu bestehen, müssen Sie sogar Ihre eigenen Vibrationssensordaten mithilfe der Beschleunigungssensoren in Ihrem Smartphone erstellen. Sie arbeiten also während des gesamten Kurses tatsächlich an einem selbst erstellten, realen Datensatz. Wenn Sie sich für die Teilnahme an diesem Kurs entscheiden und das Coursera-Kurszertifikat erwerben, erhalten Sie auch ein digitales IBM-Abzeichen. Um mehr über die digitalen Badges von IBM zu erfahren, folgen Sie dem Link ibm.biz/badging.