Angewandtes Machine Learning für reale Data Science-Aufgaben

In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Herausforderungen in Ihrer Domäne mit formalen Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens verknüpfen und den richtigen algorithmischen Ansatz für jedes Szenario auswählen. Sie erhalten einen praktischen Rahmen für die Strukturierung von Datenprojekten von der ersten Scoping bis zur Modellbereitstellung.Durch klare Erklärungen und schriftliche Übungen erkunden Sie Kerndomänen wie natürliche Sprachverarbeitung, Empfehlungsmaschinen, Geschäftsmetriken und Zeitreihenprognosen. Was Sie lernen werden: - Formulieren Sie komplexe geschäftliche Herausforderungen in formale maschinelle Lernaufgaben - Verstehen Sie Kernkonzepte der Textanalyse und moderner semantischer Einbettungen - Erstellen Sie Empfehlungsrahmenwerke mit kollaborativen Filtertechniken - Analysieren Sie Zeitreihendaten, um genaue Prognosemodelle zu erstellen - Bewerten Sie die Modellleistung mit Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie, den grundlegendsten Definitionen und den grundsätzlichen Konzepten von Machine Learning-Workflows, um die Grundlagen für die Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen zu vermitteln. Sie werden dann durch praktische Szenarien gehen, die Textretrieval, Empfehlungssysteme, Zeitreihenanalyse und experimentelle Auswertungsmethoden abdecken. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenanalysten, Junior-Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelles Lernen auf praktische Geschäftsprobleme anwenden möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen erforderlich sind.Lesen Sie noch heute, um praktisches Vertrauen in die Lösung realer Datenwissenschaftsherausforderungen aufzubauen.