Dieses Edureka-Video zur 'Kreuzvalidierung im maschinellen Lernen' bietet eine kurze Einführung in die Kreuzvalidierung mit ihren verschiedenen Typen, Einschränkungen und Anwendungen. Folgende Themen werden in diesem Tutorial-Video zum maschinellen Lernen behandelt:
Was ist Kreuzvalidierung im maschinellen Lernen?
Typen der Kreuzvalidierung
Kreuzvalidierungs-API
Wie man den Bias-Variance eines Modells misst
Einschränkungen der Kreuzvalidierung
Anwendungen der Kreuzvalidierung
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Wie funktioniert es?
Der Kurs zum maschinellen Lernen von Edureka mit Python ist darauf ausgelegt, Ihnen die Konzepte des maschinellen Lernens näherzubringen. Die Schulung im maschinellen Lernen vermittelt ein tiefes Verständnis für maschinelles Lernen und dessen Mechanismen. Als Data Scientist werden Sie die Bedeutung des maschinellen Lernens und dessen Implementierung in der Programmiersprache Python lernen. Darüber hinaus werden Sie in das Reinforcement Learning eingeführt, das wiederum ein wichtiger Aspekt der künstlichen Intelligenz ist. Sie werden in der Lage sein, reale Szenarien mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens zu automatisieren. Gegen Ende des Kurses werden wir verschiedene praktische Anwendungsfälle des maschinellen Lernens in der Programmiersprache Python besprechen, um Ihr Lernerlebnis zu verbessern.
Warum maschinelles Lernen mit Python lernen?
Data Science ist eine Sammlung von Techniken, die es Computern ermöglicht, das gewünschte Verhalten aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es verwendet Techniken und Theorien aus vielen Bereichen innerhalb der breiten Bereiche Mathematik, Statistik, Informationswissenschaft und Informatik. Dieser Kurs führt Sie in verschiedene Klassen von Algorithmen des maschinellen Lernens ein, wie z.B. überwachte, unbeaufsichtigte und Reinforcement-Algorithmen. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die notwendigen Fähigkeiten wie Datenvorverarbeitung, Dimensionsreduktion, Modellevaluation und führt Sie auch in verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens wie Regression, Clustering, Entscheidungsbäume, Random Forest, Naive Bayes und Q-Learning ein.
Nach Abschluss dieser Schulung zur Zertifizierung im maschinellen Lernen mit Python sollten Sie in der Lage sein:
Einblicke in die 'Rollen' zu gewinnen, die ein Machine Learning Engineer spielt
Datenanalysen mit Python zu automatisieren
Maschinelles Lernen zu beschreiben
Mit Echtzeitdaten zu arbeiten
Werkzeuge und Techniken für prädiktives Modellieren zu lernen
Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Implementierung zu diskutieren
Algorithmen des maschinellen Lernens zu validieren
Zeitreihen und verwandte Konzepte zu erklären
Fachwissen zu erlangen, um in Zukunft Geschäfte zu führen und die Gegenwart zu leben
Wer sollte an dieser Schulung zur Zertifizierung im maschinellen Lernen mit Python teilnehmen?
Der Python-Kurs zur Zertifizierung im maschinellen Lernen von Edureka ist gut geeignet für folgende Fachleute:
Entwickler, die ein 'Machine Learning Engineer' werden möchten
Analytics-Manager, die ein Team von Analysten leiten
Business-Analysten, die die Techniken des maschinellen Lernens (ML) verstehen möchten
Informationsarchitekten, die Fachwissen in prädiktiver Analyse erlangen möchten
'Python'-Fachleute, die automatische prädiktive Modelle entwerfen möchten
Für Online-Schulungen und Zertifizierungen schreiben Sie uns bitte an sales@edureka.in oder rufen Sie uns unter IND: 9606058406 / US: 18338555775 (gebührenfrei) für weitere Informationen an.