Kursbeschreibung
In diesem Kapitel werden das maschinelle Lernen und seine beiden Hauptkategorien, überwachtes und unüberwachtes Lernen, vorgestellt. Sie erfahren, was sie sind und wie sie verwendet werden. Sie werden auch erfahren, wie maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz zusammenhängt. Die Bedeutung von Daten wird in diesem Kapitel diskutiert und erklärt. In diesem Kapitel wird auch der Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression beim maschinellen Lernen erklärt.
Lernziele:
- Verstehen, was maschinelles Lernen ist
- Den Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression verstehen
Fertigkeiten:
- Sie lernen den Unterschied zwischen überwachten und unüberwachten maschinellen Lernansätzen
- Sie lernen, wann überwachtes und wann unüberwachtes Lernen notwendig/nützlich ist
Was Sie lernen werden
- Verstehen Sie, was maschinelles Lernen ist und wie es verwendet wird
- Unterscheiden Sie zwischen überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen
- Erklären Sie den Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression
- Beschreiben Sie, wie maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz zusammenhängt
- Erkennen Sie die Bedeutung von Daten im maschinellen Lernen
- Erste Schritte mit JupyterLab für maschinelles Lernen
Wichtige Erkenntnisse
- Maschinelles Lernen hat zwei Hauptkategorien: überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen.
- Maschinelles Lernen steht in Beziehung zur künstlichen Intelligenz.
- Daten sind wichtig für maschinelles Lernen und seine Anwendungen.
- Klassifizierung und Regression sind unterschiedliche Ansätze im maschinellen Lernen.
- Das Kapitel führt ein, was maschinelles Lernen ist und wie es verwendet wird.
Häufig gestellte Fragen
Was behandelt dieser Kurs?
Dieses Kapitel führt in maschinelles Lernen und seine zwei Hauptkategorien ein: überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen, einschließlich ihrer Definition und Verwendung. Es behandelt auch, wie maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz zusammenhängt, die Bedeutung von Daten und den Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression.
Welche Lernziele verfolgt dieser Kurs?
Die Ziele sind, maschinelles Lernen zu verstehen und den Unterschied zwischen Klassifizierung und Regression zu verstehen.
Welche Themen sind in den Lektionen enthalten?
Die Lektionen umfassen Einführung in JupyterLab, Maschinelles Lernen und seine Verwendung, Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, Klassifizierung vs. Regression, Bedeutung von Daten und unbeaufsichtigtes Lernen vs. überwachtes Lernen.
Welche Fähigkeiten hilft dieser Kurs zu entwickeln?
Er behandelt maschinelles Lernen, Algorithmen des maschinellen Lernens, Methoden des maschinellen Lernens, automatisiertes maschinelles Lernen, überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen.
