6 036 Einführung in das maschinelle Lernen Herbst 2020

Maschinelles Lernen verändert jede Branche, aber der Einstieg kann sich mit komplexer Mathematik und dichter Terminologie überwältigend anfühlen. Dieser textbasierte Kurs entmystifiziert die Grundprinzipien des maschinellen Lernens und gliedert wesentliche Konzepte in klare, verdauliche Erklärungen. Sie werden vom neugierigen Anfänger zum selbstbewussten Praktiker, der versteht, wie Algorithmen aus Daten lernen, Vorhersagen treffen und sich an neue Informationen anpassen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Terminologie des maschinellen Lernens, von Features und Labels bis hin zu Trainingsgruppen und Modellbewertung. - Lernprobleme formulieren und Schlüsselkonzepte wie Repräsentation, Verallgemeinerung und Überanpassung erfassen. - Erkunden Sie überwachte Lernalgorithmen, einschließlich Regressions- und Klassifizierungsmodelle. - Analysieren Sie die Grundlagen des Verstärkungslernens und der zeitlichen Abfolgen. - Wenden Sie moderne Best Practices für die Datenvorbereitung und die Bewertung der Modellleistung mit Standardmetriken an. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Schlüsselterminologie, bevor Schritt für Schritt Kernalgorithmen und praktische Modellierungstechniken durchgeführt werden. Sie werden Szenarien aus der Praxis lesen und Code-Snippets nachverfolgen, um zu sehen, wie theoretische Prinzipien in tatsächliche Vorhersagesysteme übersetzt werden. Dieser Kurs wurde speziell für Anfänger ohne vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen entwickelt und erfordert keine fortgeschrittene Mathematik. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz.