Dieser fünftägige Kurs richtet sich an IT-Profis, die die grundlegenden Prinzipien von Klassifikationsmodellen des maschinellen Lernens erfahren möchten. Die Teilnehmer sind typischerweise Entwickler oder Datenanalysten mit einigen Programmierkenntnissen und mathematischem Hintergrund. In diesem Kurs lernen die Studenten Klassifikationsmaschinenlernmodelle und die Algorithmen, die diese Modelle unterstützen. Sie lernen auch, wie wichtig die Datenqualität ist und wie die richtige Auswahl der Daten dazu beitragen kann, genauere Modelle zu erstellen. Die Studenten lernen auch, wie man Modelle testet und validiert.
Dieser Kurs ist allgemein gehalten und hängt nicht von einer bestimmten Plattform (Azure, AWS, Google Cloud usw.) ab, erfordert aber grundlegende Kenntnisse in Python. Die Studenten sollten auch ein grundlegendes Verständnis von Differentialrechnung, Wahrscheinlichkeit und Statistik haben.
Hinweis: Dieser Kurs konzentriert sich auf Klassifikationsmodelle. Zwei weitere Kurse behandeln Cluster-Modelle und Regressionsmodelle. Dieser Kurs behandelt nicht das tiefe Lernen oder neuronale Netzwerke, obwohl die Elemente dieses Kurses eine Grundlage für weitere Studien in diesen Bereichen bilden können.
Teilnahmegebühren:
Fundamentals of Machine Learning (MOC 55375)
Modul 1: Einführung in Machine Learning-Modelle
Modul 2: Grundlegendes zu Klassifizierungsalgorithmen
Modul 3: Erstellen eines Klassifizierungsmodells
Modul 4: Grundlegendes zur binären und nicht-binären Klassifizierung
Modul 5: Überprüfen von Statistikkonzepten
Modul 6: Untersuchen von Daten und Auswählen von Features und Algorithmen
Modul 7: Messen der Leistung eines Klassifizierungsmodells
Modul 8: Unausgewogene Klassifizierung verstehen
- Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
- ein grundlegendes Verständnis von Wahrscheinlichkeit und Statistik
- Idealerweise einige Kenntnisse der Grundlagen der Differentialrechnung
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Analysten, die neu im Thema des Maschinenlernens sind, verstehen möchten, wie maschinelle Klassifizierungsmodelle funktionieren und wie man hochwertige Modelle erstellen kann. Teilnehmer müssen einige Grundkenntnisse in Python haben, ein Verständnis von Matrix- und Vektorarithmetik und ein Grundverständnis von Wahrscheinlichkeit, Statistik und Differentialrechnung haben.
Getränke und Snacks sind im Seminarpreis enthalten.
Teilnahmegebühren: