Maschinelles Lernen Aufbaustudium, Professor Michael J. Pyrcz
Vorlesungszusammenfassung:
Vorlesung zur Kreuzvalidierung von Modellen, einschließlich Arbeitsabläufen und Philosophie.
Hier ist eine Liste aller meiner Vorlesungen zum prädiktiven maschinellen Lernen:
Hinweis: Ich habe meine Vorlesungen zum tiefen Lernen zur Kürze ausgeschlossen.
Kostenloses, Online-Kurs E-Book Kapitel:
Theorie und gut dokumentierte Arbeitsabläufe, die mit den Vorlesungen und interaktiven Python-Dashboards verknüpft sind.
Kurszusammenfassung:
Willkommen zu Subsurface Machine Learning, einem Aufbaustudiengang, den ich an der University of Texas at Austin unterrichte. Während der Kurs offiziell „Subsurface Machine Learning“ heißt, um seinen Fokus auf Anwendungen in der Subsurface-Modellierung hervorzuheben, sind die Inhalte breit anwendbar und darauf ausgelegt, Ihnen grundlegende und fortgeschrittene Fähigkeiten im maschinellen Lernen zu vermitteln, die in verschiedenen Bereichen relevant sind.
Der Kurs beginnt mit den Kernkonzepten der räumlichen und subsurface Modellierung, die auf geowissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Prinzipien basieren, und baut eine solide Grundlage in Wahrscheinlichkeit, Statistik sowie Merkmalsengineering und -auswahl auf. Von dort aus erkunden wir inferentielle und prädiktive Techniken des maschinellen Lernens und arbeiten uns bis zu modernen Methoden des tiefen Lernens vor. Im gesamten Kurs bemühe ich mich, komplexe Themen zugänglich zu machen und einen klaren Weg zur Beherrschung des maschinellen Lernens für reale Herausforderungen zu bieten und Sie zu ermächtigen, die Macht der laufenden digitalen Revolution selbstbewusst zu navigieren und zu nutzen.
Kursressourcen:
Meine geteilten Bildungsinhalte:
Ich teile alle meine universitären Bildungsinhalte, um Studenten und Berufstätige zu unterstützen, die sich für Datenanalyse, Geostatistik und maschinelles Lernen interessieren.
Mehr über den Autor:
Erfahren Sie mehr über meine Doktoranden, mein Forschungskonsortium usw. Ich freue mich, über Forschungskooperationen und Kurzkurse zu sprechen.
Ich hoffe, dass Sie meine Bildungsinhalte hilfreich auf Ihrer Reise in die Datenwissenschaft finden,
Professor Michael J. Pyrcz
Cockrell School of Engineering
Jackson School of Geosciences
The University of Texas at Austin
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