In diesem Kurs bauen Sie auf den Kenntnissen auf, die Sie in den Kursen Exploratory Data Analysis with MATLAB und Data Processing and Feature Engineering with MATLAB erworben haben, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, die Leistungsfähigkeit von MATLAB für die Analyse von Daten zu nutzen, die für Ihre Arbeit relevant sind. Diese Kenntnisse sind für diejenigen wertvoll, die über Fachwissen und einige Erfahrungen mit Berechnungswerkzeugen, aber keine Programmierkenntnisse verfügen. Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie über Grundkenntnisse in Statistik (Histogramme, Mittelwerte, Standardabweichung, Kurvenanpassung, Interpolation) verfügen und die Kurse 1 bis 2 dieser Specializations abgeschlossen haben.
Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB
Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
Dozenten: Michael Reardon
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(118 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Wenden Sie einen vollständigen Arbeitsablauf für maschinelles Lernen an, von der Datenbereinigung bis zum Training und der Auswertung von Modellen anhand eines realen Datensatzes
Nutzen Sie Apps, um schnell viele Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und den besten Ansatz für Ihre Anwendung zu finden
Passen Sie das Training mithilfe von Kostenmatrizen an, um wichtige Klassen hervorzuheben
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Matlab
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Datenverarbeitung
Wichtige Details
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Bewertungen
11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Praktische Datenwissenschaft mit MATLAB
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul wenden Sie die Fähigkeiten, die Sie in den ersten beiden Kursen der Specialization erworben haben, auf einen neuen Datensatz an. Sie erhalten eine Einführung in den Supervised Machine Learning Workflow und lernen die wichtigsten Begriffe kennen. Zum Abschluss des Moduls erstellen Sie Regressionsmodelle für maschinelles Lernen und werten diese aus.
Das ist alles enthalten
11 Videos8 Lektüren3 Aufgaben4 App-Elemente1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen von Klassifizierungsmodellen kennen. Sie werden verschiedene Arten von Klassifizierungsmodellen trainieren und die Ergebnisse auswerten.
Das ist alles enthalten
6 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul wenden Sie den gesamten Workflow des überwachten maschinellen Lernens an. Sie werden Validierungsdaten zur Modellerstellung verwenden. Sie wenden verschiedene Techniken zur Auswahl von Merkmalen an, um die Komplexität der Modelle zu reduzieren. Sie werden Ensemble-Modelle erstellen und Hyperparameter optimieren. Am Ende des Moduls werden Sie diese Konzepte in einem Abschlussprojekt anwenden.
Das ist alles enthalten
10 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Das ist alles enthalten
5 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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AH
5
Geprüft am 11. Sep. 2020
Very practical, but still high-level view to manage such projects. Testing was sufficient to test a full understanding. Thanks, I learnt a lot.
MP
5
Geprüft am 21. März 2021
Helpful in defining data preprocessing and model creation using different mechanism
SS
5
Geprüft am 14. Sep. 2020
Extremely helpful and interesting course.The basic concepts and further learnings are well addressed by the instructors.Highly recommended course for Machine Learning.
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Häufig gestellte Fragen
Ja. Eine kostenlose Lizenz für MATLAB Online ist für Teilnehmer des Kurses erhältlich. Sie können die unterstützten Browser hier einsehen.
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Weitere Fragen
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