Machine Learning-Workflow: Von den Daten bis zur Bereitstellung

Sie sind neugierig auf Machine Learning, wissen aber nicht, wie Sie ein Modell von der Idee zu einer funktionierenden Lösung bringen können?Machine Learning ist mehr als nur Algorithmen; es ist ein strukturierter, durchgängiger Prozess, der effektive und zuverlässige Ergebnisse gewährleistet.Dieser Kurs entmystifiziert den gesamten Machine Learning-Workflow und führt Sie durch jede kritische Phase. Wenn Sie diesen umfassenden Workflow befolgen, gewinnen Sie das Vertrauen, um Herausforderungen des maschinellen Lernens in der realen Welt anzugehen, Ihre Projekte effizient zu organisieren und robuste, wirkungsvolle Modelle zur Problemlösung bereitzustellen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Phasen eines Machine Learning-Projekt-Workflows. * Vorbereiten und Transformieren von Rohdaten effektiv für Modelltraining. * Auswählen, Trainieren und Feinabstimmen geeigneter Machine-Learning-Modelle. * Bewerten Sie die Modellleistung mit Schlüsselmetriken und Diagnosetechniken. * Bereitstellung von trainierten Modellen und Einrichtung grundlegender Überwachungspraktiken. * Identifizieren und adressieren Sie ethische Überlegungen und Verzerrungen in Daten und Modellen. * Wenden Sie einen iterativen End-to-End-Workflow an, um praktische ML-Lösungen zu erstellen. Dieser Kurs beginnt mit der Kernterminologie und den grundlegenden Konzepten und führt Sie dann durch jede Phase des Workflows, von der Datenaufnahme und -vorbereitung über die Modellauswahl, das Training, die Auswertung und schließlich die Bereitstellung und das Monitoring.Sie lernen, systematisch über Machine-Learning-Projekte nachzudenken. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in Machine Learning oder Data Science gedacht, es sind keine Voraussetzungen erforderlich, um mit dem Lernen zu beginnen. Beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung des Machine Learning-Workflows.