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1.

Überblick über Machine Learning

Machen Sie sich mit den Konzepten des Machine Learning und mit dem Kurs vertraut.

  • Was ist Machine Learning?
  • Kursübersicht

2.

Klassifizierungs-Workflow

Erstellen Sie ein einfaches Modell für eine Klassifikationsaufgabe..

  • Überblick über den Klassifikations-Workflow
  • Importieren von Daten
  • Verarbeiten von Daten
  • Extrahieren von Merkmalen
  • Erstellen eines Modells
  • Evaluieren des Modells
  • Überprüfung

3.

Import und Vorverarbeitung von Daten

Importieren Sie Daten aus verschiedenen Dateien.

  • Organisieren von Datendateien
  • Erstellen von Datastores
  • Hinzufügen einer Datentransformation

4.

Engineering-Funktionen

Berechnen Sie Merkmale aus Rohsignalen.

  • Signal-Typen
  • Berechnen von zusammenfassenden Statistiken
  • Bestimmen von Maxima (Peaks)
  • Berechnen von abgeleiteten Werten
  • Berechnen von Korrelationen
  • Automatisieren der Merkmalsextraktion

5.

Klassifikationsmodelle

Trainieren und verwenden Sie Machine-Learning-Modelle, um Vorhersagen zu treffen.

  • Schulungen und Testing
  • Machine-Learning-Modelle
  • Trainieren eines Modells
  • Treffen von Vorhersagen
  • Untersuchen von fehlgeschlagenen Klassifikationen
  • Verbessern des Modells

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