Detaillierter Kursinhalt
Abschnitt 1: Grundlagen des maschinellen Lernens
- Klassische Programmierung vs. Ansatz des maschinellen Lernens
- Was ist ein Modell?
- Merkmale, Gewichte und Ausgaben des Algorithmus
- Kategorien von Algorithmen für maschinelles Lernen
- Überwachte Algorithmen
- Unüberwachte Algorithmen
- Verstärkungslernen
Abschnitt 2: Was ist Deep Learning?
- Wie funktioniert Deep Learning?
- Wie sich Deep Learning unterscheidet
Abschnitt 3: Die Pipeline für maschinelles Lernen
- Übersicht
- Geschäftliches Problem
- Datenerfassung und -integration
- Datenverarbeitung und Visualisierung
- Technische Merkmale
- Modellschulung und -abstimmung
- Bewertung des Modells
- Einsatz des Modells
Abschnitt 4: Was sind meine nächsten Schritte?
- Ressourcen zum Weiterlernen