Überblick
Dies ist das Micro-Degree der Kursreihe „Einführung in das Maschinelle Lernen“, das aus drei Kursen besteht, die verschiedene Themen des überwachten maschinellen Lernens abdecken. Beginnend mit den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens lernen die Teilnehmenden den gesamten Zyklus der Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens kennen. Das Mikroabschluss-Zertifikat wird nach Abschluss aller drei Kurse ausgestellt. Nach dem Klick auf den Button „Einschreiben/zum Kurs“ kann das Zertifikat im Kursbereich „Mikroabschluss-Zertifikat“ gefunden werden.
Welche Themen werden behandelt?
Die drei Online-Kurse dieses Mikro-Degrees behandeln:
- Grundlegende Konzepte des überwachtes maschinellen Lernens, darunter Regression, Klassifikation und Verlustfunktionen.
- Klassifikations- und Regressionsalgorithmen zum Aufbau von Machine-Learning-Modellen wie k-nächste Nachbarn, Entscheidungsbäume und Random Forests.
- Aspekte der Bewertung und Verbesserung im Machine Learning, mit Fokus auf AUC-ROC-Metriken und Hyperparameter-Optimierung.
Was werde ich erreichen?
Nach Abschluss dieses Micro-Degree werden Sie
- Regression und Klassifikationsaufgaben im maschinellen Lernen verstehen.
- die Ideen hinter diesen Algorithmen des maschinellen Lernens erklären können.
- Modelle des maschinellen Lernens für Regression und Klassifikation bewerten und Modell-Hyperparameter feinabstimmen können.
- Python- oder R-Modelle für maschinelles Lernen erstellen und verschiedene Bewertungs- sowie Feinabstimmungsmethoden anwenden können.
Welche Voraussetzungen muss ich erfüllen?
Um das Micro-Degree zu erhalten, müssen Lernende die drei Online-Kurse „Einführung in das Maschinelle Lernen“ absolviert haben, nämlich Foundation, Algorithmen, Evaluation und Tuning. Das Transcript of Records ist für diejenigen verfügbar, die durch das Absolvieren der bewerteten Aktivitäten in allen Kursen mindestens 60 % der Gesamtpunktzahl erreicht haben.
