Data Science Machine Learning Machine Learning von A-Z: Lerne Python & R für Data Science!

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Welt des maschinellen Lernens und konzentriert sich speziell auf Deep Learning mit Python, Tensorflow und Keras. Mit über 300 Lektionen, Quizfragen und praktischen Beispielen bietet er einen einfachen und praktischen Weg, das Thema zu erlernen. Der Kurs behandelt verschiedene Themen wie Regression, Klassifizierung, Clustering, natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning. Jedes Thema wird anhand von klaren und grafischen Erklärungen und nicht anhand von komplexen mathematischen Formeln erläutert.

Während des gesamten Kurses werden die Studierenden mit realen Beispielen arbeiten, um Daten zu analysieren und Techniken des maschinellen Lernens anzuwenden. Sie lernen, wie man den Wert von Gebrauchtwagen schätzt, einen Spamfilter schreibt, Brustkrebs diagnostiziert und sogar ein Programm erstellt, das die Bedeutung von Adjektiven lernt. Alle Codebeispiele werden sowohl in Python als auch in R bereitgestellt, so dass die Schüler ihre bevorzugte Programmiersprache wählen können.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, maschinelles Lernen auf ihre eigenen Daten anzuwenden und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie lernen, wie man die geeigneten Modelle auswählt, die notwendigen Spalten und zusätzlichen Datenanforderungen analysiert und die Daten im Voraus aufbereitet. Der Kurs behandelt auch praktische Aspekte wie Dimensionalitätsreduktion mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse (PCA), Parameterabstimmung und Modellvergleiche.

Ziel des Kursleiters ist es, eine ideale Einführung in die Welt des maschinellen Lernens zu geben. Der Kurs nutzt gängige Tools wie Sklearn, NLTK, caret und data.table, die in realen Machine-Learning-Projekten häufig eingesetzt werden. Ob Sie sich für Regression, Klassifikation, Clustering, natürliche Sprachverarbeitung oder Deep Learning interessieren, dieser Kurs bietet ein umfassendes Verständnis dieser Themen mit schrittweisen Erklärungen und praktischen Beispielen.

Kurslink: https://www.udemy.com/course/machine-learning-komplett/