Kursbeschreibung
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Klassifikationsmodellierung durch maschinelles Lernen kennen. Sie werden die typische Klassifizierungsmodell-Pipeline und die anwendbaren Probleme, auf die die Klassifizierung angewendet werden kann, untersuchen. Außerdem lernen Sie, wie Sie die für die Erstellung eines brauchbaren Klassifikationsmodells erforderlichen Daten sammeln, vorverarbeiten und analysieren.
Die gebräuchlichsten Klassifizierungsmodelle werden erläutert und Kompromisse zwischen den Modellen diskutiert, einschließlich praktischer Tipps für deren Implementierung. In diesem Kurs werden auch neuronale Netze und ihre Anwendungen in Klassifizierungsmodellen vorgestellt. Es werden gängige Herausforderungen diskutiert, damit Sie sicherstellen können, dass die von Ihnen erstellten Modelle fair, vertrauenswürdig und robust sind. Schließlich werden Sie die Möglichkeit haben, mehrere Fallstudien von Klassifizierungsmodellen durchzusehen, damit Sie sehen können, wie sie im Detail funktionieren. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein, ein Klassifizierungsmodell zu entwerfen, zu analysieren, zu validieren und zu implementieren und die Auswirkungen seiner Verwendung zu verstehen.
Was Sie lernen werden
- Identifizieren Sie, wie und wo Klassifizierungsmodelle auf reale Probleme angewendet werden
- Vergleichen Sie Klassifizierungsalgorithmen, einschließlich ihrer Stärken, Schwächen und anwendbaren Szenarien
- Wählen Sie den besten Klassifizierungsalgorithmus für ein bestimmtes Problem angesichts der Kompromisse zwischen Modellen
- Sammeln, verarbeiten und analysieren Sie die Daten, die erforderlich sind, um ein tragfähiges Klassifizierungsmodell zu erstellen
- Analysieren, validieren und implementieren Sie die Ergebnisse eines Klassifizierungsmodells
- Untersuchen Sie Fallstudien von Klassifizierungsmodellen, die implementiert wurden
Wichtige Erkenntnisse
- Der Kurs behandelt die typische Klassifizierungsmodell-Pipeline von Datenerfassung und -verarbeitung bis zum Modellaufbau, Feature Engineering und Validierung.
- Er erklärt die häufigsten Klassifizierungsmodelle und erörtert die Kompromisse zwischen ihnen zusammen mit praktischen Implementierungstipps.
- Neuronale Netze und ihre Anwendungen in Klassifizierungsmodellen werden vorgestellt, einschließlich Bildklassifizierung und Faltungsneuronaler Netze.
- Häufige Herausforderungen wie Erklärbarkeit, Bias und Fairness sowie adversarische Angriffe werden erörtert, um faire, vertrauenswürdige und robuste Modelle zu erstellen.
- Fallstudien, einschließlich Kundenverhalten, Medizin und Gesundheitswesen sowie Bildklassifizierung, zeigen, wie Klassifizierungsmodelle im Detail funktionieren.
Häufig gestellte Fragen
Was kann ich nach Abschluss dieses Kurses tun?
Am Ende des Kurses sollten Sie in der Lage sein, ein Klassifizierungsmodell zu entwerfen, zu analysieren, zu validieren und zu implementieren sowie die Auswirkungen seiner Verwendung zu verstehen.
Welche Klassifizierungsmodelle behandelt dieser Kurs?
Der Kurs behandelt häufige Klassifizierungsmodelle, einschließlich Regression, Naive Bayes, Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, Random-Forest-Modelle, Gradient Boosting, k-nächste Nachbarn, Mehrklassen-Modelle sowie Perzeptronen und neuronale Netze.
Behandelt dieser Kurs neuronale Netze?
Ja. Er führt neuronale Netze und ihre Anwendungen in Klassifizierungsmodellen ein, einschließlich Bildklassifizierung und Faltungsneuronaler Netze.
Welche Herausforderungen in der Klassifizierungsmodellierung behandelt der Kurs?
Er erörtert häufige Herausforderungen wie Datenerfassungsprobleme, Erklärbarkeit, Bias und Fairness, adversarische Angriffe und aufkommende Herausforderungen, damit Sie sicherstellen können, dass Ihre Modelle fair, vertrauenswürdig und robust sind.
Gibt es reale Beispiele in diesem Kurs?
Ja. Der Kurs enthält Fallstudien von implementierten Klassifizierungsmodellen, die Kundenverhalten, Medizin und Gesundheitswesen sowie Bildklassifizierung abdecken.
Berufszertifizierungen und Fortbildungseinheiten (CEUs)
Continuing Development Units (CDUs): 2.0
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