In diesem Kapitel definieren wir Machine Learning und seine Beziehung zu Data Science und Künstlicher Intelligenz.  Anschließend werden wir die wichtigsten Begriffe des Machine Learning erläutern und mit dem Machine-Learning-Workflow zur Erstellung von Modellen abschließen.

Was ist Machine Learning?

Filmempfehlungen generieren

KI, Data Science und Machine Learning gehen in eine Bar...

Optionen

Wahr

Falsch

Was ist wahr am Machine Learning?

Machine-Learning-Konzepte

Merkmal

Label

Zielvariable

Machine-Learning-Fachjargon

Überwacht vs. unüberwacht

Machine-Learning-Workflow

Schritte zur Entwicklung eines Modells

Ein echter Schritt

Nun, da du die Grundlagen des Machine Learning kennst, lass uns etwas tiefer eintauchen. Am Ende dieses Kapitels kennst du die verschiedenen Arten des Machine Learning und weißt, wie du deine Modelle bewerten und verbessern kannst.

Überwachtes Lernen

Aufwärmen

Regression mit Klasse

Unüberwachtes Lernen

Wir brauchen keine Überwachung

Wir müssen sie alle clustern!

Leistung bewerten

Richtig oder falsch?

Land der Konfusion

Die Leistung verbessern

Es ist ein langer Weg an die Spitze

Hyperparameter-Optimierung erkunden

Machine-Learning-Modelle

In diesem Kapitel werden wir uns mit Deep Learning befassen und beginnen dabei mit neuronalen Netzen. Als Nächstes werfen wir einen genaueren Blick auf zwei häufige Anwendungsfälle für Deep Learning: Computer Vision und Natural Language Processing. Zum Abschluss des Kurses diskutieren wir die Grenzen und Gefahren des Machine Learning.

Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Sollte ich Deep Learning einsetzen?

Computer Vision

Bilddaten

Der Prozess

Natural Language Processing

Stimmungsanalyse

Klassifizieren von Machine-Learning-Aufgaben

Bag of Words

Die Grenzen des Machine Learning

Blackbox oder nicht Blackbox?

Voreingenommenheit beim Machine Learning aufspüren

Glückwunsch!

Was steckt hinter dem Hype um Machine Learning? In diesem nicht-technischen Kurs erfährst du alles, was du dich bisher nicht getraut hast, über Machine Learning (dt. maschinelles Lernen) zu fragen. Es sind keine Programmierkenntnisse nötig. Praktische Aufgaben helfen dir, den Fachjargon zu überwinden und zu lernen, wie diese aufregende Technologie alles von selbstfahrenden Autos bis hin zu deinen persönlichen Amazon-Einkaufsvorschlägen möglich macht.

Wie funktioniert Machine Learning, wann kannst du es einsetzen und was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning? Das alles wird behandelt. Erwerbe Skills in diesem äußerst gefragten und einflussreichen Bereich und entdecke, warum Machine Learning für jeden etwas zu bieten hat!


<h2>Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens</h2> 
Was steckt hinter dem Hype um das maschinelle Lernen? In diesem nicht-technischen Kurs erfährst du alles, was du dich bisher nicht getraut hast, über maschinelles Lernen zu fragen. Es ist keine Codierung erforderlich.
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Du wirst grundlegende Konzepte kennenlernen, um deine Reise in das maschinelle Lernen zu beginnen und dein Wissen durch praktische Übungen zu festigen. Dazu gehört, dass du ein Verständnis jenseits des Fachjargons entwickelst und lernst, wie diese aufregende Technologie alles von selbstfahrenden Autos bis hin zu deinen persönlichen Amazon-Einkaufsvorschlägen ermöglicht. 
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<h2>Erforsche die Grundlagen des maschinellen Lernens</h2> 
Wie funktioniert maschinelles Lernen, wann kannst du es einsetzen und was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen? Dieser Kurs behandelt all diese Themen.
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Du fängst damit an, herauszufinden, was maschinelles Lernen ist, seine grundlegende Definition zu erforschen und seine Beziehung zu Data Science und künstlicher Intelligenz zu untersuchen. Dann machst du dich mit dem Vokabular vertraut und beendest den Workflow des maschinellen Lernens zur Erstellung von Modellen.
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Zum Abschluss des Kurses befassen wir uns mit Deep Learning. Du wirst zwei häufige Anwendungsfälle für Deep Learning erkunden: Computer Vision und Natural Language Processing (NLP) und die Grenzen und Gefahren des maschinellen Lernens kennenlernen.

Dieser zweistündige Einführungskurs in maschinelles Lernen behandelt wesentliche ML-Konzepte.

Machine Learning verstehen

"Eine Einführung in maschinelles Lernen ohne Programmierung."

KI-Grundlagen

Daten verstehen Themen

Die Anwendung von Machine Learning ist nicht auf eine bestimmte Art von Problem oder Bereich beschränkt

Machine Learning findet Muster in bestehenden Daten und wendet sie auf neue Daten an

Um Vorhersagen mit einem Machine-Learning-Modell zu treffen, brauchst du Daten

Machine Learning nutzt Methoden aus der Informatik, Statistik und Physik

Machine Learning kann nur vorhersagen, was passieren wird, aber nicht erklären, warum etwas passiert ist

Was ist wahr am Machine Learning?

Machine Learning verstehen

Interaktive Übung zum Anfassen