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Maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Maschinelles Lernen


SUPERVISED MACHINE LEARNING: REGRESSION AND CLASSIFICATION

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ÜBER DIESEN KURS

2.305.214 kürzliche Aufrufe

In the first course of the Machine Learning Specialization, you will:

• Build machine learning models in Python using popular machine learning
libraries NumPy and scikit-learn. • Build and train supervised machine learning
models for prediction and binary classification tasks, including linear
regression and logistic regression The Machine Learning Specialization is a
foundational online program created in collaboration between DeepLearning.AI and
Stanford Online. In this beginner-friendly program, you will learn the
fundamentals of machine learning and how to use these techniques to build
real-world AI applications. This Specialization is taught by Andrew Ng, an AI
visionary who has led critical research at Stanford University and
groundbreaking work at Google Brain, Baidu, and Landing.AI to advance the AI
field. This 3-course Specialization is an updated and expanded version of
Andrew’s pioneering Machine Learning course, rated 4.9 out of 5 and taken by
over 4.8 million learners since it launched in 2012. It provides a broad
introduction to modern machine learning, including supervised learning (multiple
linear regression, logistic regression, neural networks, and decision trees),
unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, recommender
systems), and some of the best practices used in Silicon Valley for artificial
intelligence and machine learning innovation (evaluating and tuning models,
taking a data-centric approach to improving performance, and more.) By the end
of this Specialization, you will have mastered key concepts and gained the
practical know-how to quickly and powerfully apply machine learning to
challenging real-world problems. If you’re looking to break into AI or build a
career in machine learning, the new Machine Learning Specialization is the best
place to start.

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Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
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Coursera-Labore
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Enthält praktische Lernprojekte.
Hier finden Sie weitere Informationen zu Coursera-Laboren External Link
Spezialisierung
Kurs 1 von 3 in
Spezialisierung Maschinelles Lernen
Stufe „Anfänger“
Stufe „Anfänger“

Basic coding (for loops, functions, if/else statements) & high school-level math
(arithmetic, algebra)

Other math concepts will be explained

Abzuschließende Stunden
Ca. 33 Stunden zum Abschließen
Verfügbare Sprachen
Englisch
Untertitel: Englisch


WAS SIE LERNEN WERDEN

 * Build machine learning models in Python using popular machine learning
   libraries NumPy & scikit-learn

 * Build & train supervised machine learning models for prediction & binary
   classification tasks, including linear regression & logistic regression


KOMPETENZEN, DIE SIE ERWERBEN

 * Regularization to Avoid Overfitting
 * Gradient Descent
 * Supervised Learning
 * Linear Regression
 * Logistic Regression for Classification

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Spezialisierung
Kurs 1 von 3 in
Spezialisierung Maschinelles Lernen
Stufe „Anfänger“
Stufe „Anfänger“

Basic coding (for loops, functions, if/else statements) & high school-level math
(arithmetic, algebra)

Other math concepts will be explained

Abzuschließende Stunden
Ca. 33 Stunden zum Abschließen
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Englisch
Untertitel: Englisch


DOZENTEN

Dozentenbewertung

4,95/5 (2.588 Bewertungen)
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von
der Qualität ihres Unterrichtsstils.


ANDREW NG
HERAUSRAGENDER DOZENT
DER DOZENT DIESES KURSES ZÄHLT LAUT DEN BEWERTUNGEN ZU DEN TOP-DOZENTEN BEI
COURSERA.

Instructor
Founder, DeepLearning.AI & Co-founder, Coursera

6.177.658 Lernende

38 Kurse


EDDY SHYU

Curriculum Architect
Product Lead, DeepLearning.AI

398.795 Lernende

14 Kurse


AARTI BAGUL
HERAUSRAGENDER DOZENT
DER DOZENT DIESES KURSES ZÄHLT LAUT DEN BEWERTUNGEN ZU DEN TOP-DOZENTEN BEI
COURSERA.

Curriculum Engineer

209.838 Lernende

3 Kurse


GEOFF LADWIG
HERAUSRAGENDER DOZENT
DER DOZENT DIESES KURSES ZÄHLT LAUT DEN BEWERTUNGEN ZU DEN TOP-DOZENTEN BEI
COURSERA.

Curriculum Engineer
DeepLearning.AI

209.838 Lernende

3 Kurse


VON


DEEPLEARNING.AI

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global
community of AI talent.

DeepLearning.AIs expert-led educational experiences provide AI practitioners and
non-technical professionals with the necessary tools to go all the way from
foundational basics to advanced application, empowering them to build an
AI-powered future.


STANFORD UNIVERSITY

The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford
University or Stanford, is an American private research university located in
Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto,
California, United States.

zum vorherigen Erfahrungsbericht

Die Coursera-Kurse waren entscheidend für meinen Laufbahnwechsel. Ich konnte
Kompetenzen erwerben, die mir bei den Bewerbungsgesprächen sehr geholfen haben.

— Ujjwal J.


Ich lerne einfach gern – ich suche immer nach neuen Möglichkeiten dafür. Die
Qualität der Inhalte bei Coursera übertrifft immer meine Erwartungen.

— Natalie H.


Ohne Coursera wäre es sehr schwierig, die erforderliche Kompetenzen zu erwerben
und mich kontinuierlich weiterzubilden, insbesondere neben einer
Vollzeittätigkeit.

— Dapeng W.


Die Coursera-Kurse waren entscheidend für meinen Laufbahnwechsel. Ich konnte
Kompetenzen erwerben, die mir bei den Bewerbungsgesprächen sehr geholfen haben.

— Ujjwal J.


Ich lerne einfach gern – ich suche immer nach neuen Möglichkeiten dafür. Die
Qualität der Inhalte bei Coursera übertrifft immer meine Erwartungen.

— Natalie H.


Ohne Coursera wäre es sehr schwierig, die erforderliche Kompetenzen zu erwerben
und mich kontinuierlich weiterzubilden, insbesondere neben einer
Vollzeittätigkeit.

— Dapeng W.


Die Coursera-Kurse waren entscheidend für meinen Laufbahnwechsel. Ich konnte
Kompetenzen erwerben, die mir bei den Bewerbungsgesprächen sehr geholfen haben.

— Ujjwal J.


Ich lerne einfach gern – ich suche immer nach neuen Möglichkeiten dafür. Die
Qualität der Inhalte bei Coursera übertrifft immer meine Erwartungen.

— Natalie H.


Ohne Coursera wäre es sehr schwierig, die erforderliche Kompetenzen zu erwerben
und mich kontinuierlich weiterzubilden, insbesondere neben einer
Vollzeittätigkeit.

— Dapeng W.

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 * 1
 * 2
 * 3

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LEHRPLAN - WAS SIE IN DIESEM KURS LERNEN WERDEN

InhaltsbewertungThumbs Up99%(60,594 Bewertungen)
Lernende können die Qualität dieses Inhalts mit Daumen hoch oder Daumen runter
bewerten.
Woche
1
Woche 1
Abzuschließende Stunden
7 Stunden zum Abschließen


WEEK 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

Welcome to the Machine Learning Specialization! You're joining millions of
others who have taken either this or the original course, which led to the
founding of Coursera, and has helped millions of other learners, like you, take
a look at the exciting world of machine learning!

Abzuschließende Stunden
7 Stunden zum Abschließen
Reading
20 Videos (Gesamt 147 min)
Alle anzeigen
Video20 Videos
Welcome to machine learning!2m
Applications of machine learning4m
What is machine learning?5m
Supervised learning part 16m
Supervised learning part 27m
Unsupervised learning part 18m
Unsupervised learning part 23m
Jupyter Notebooks4m
Linear regression model part 110m
Linear regression model part 26m
Cost function formula9m
Cost function intuition15m
Visualizing the cost function8m
Visualization examples6m
Gradient descent8m
Implementing gradient descent9m
Gradient descent intuition7m
Learning rate9m
Gradient descent for linear regression6m
Running gradient descent5m
Quiz3 praktische Übungen
Practice quiz: Supervised vs unsupervised learning15m
Practice quiz: Regression10m
Practice quiz: Train the model with gradient descent10m
Woche
2
Woche 2
Abzuschließende Stunden
10 Stunden zum Abschließen


WEEK 2: REGRESSION WITH MULTIPLE INPUT VARIABLES

This week, you'll extend linear regression to handle multiple input features.
You'll also learn some methods for improving your model's training and
performance, such as vectorization, feature scaling, feature engineering and
polynomial regression. At the end of the week, you'll get to practice
implementing linear regression in code.

Abzuschließende Stunden
10 Stunden zum Abschließen
Reading
10 Videos (Gesamt 66 min)
Alle anzeigen
Video10 Videos
Multiple features9m
Vectorization part 16m
Vectorization part 26m
Gradient descent for multiple linear regression7m
Feature scaling part 16m
Feature scaling part 27m
Checking gradient descent for convergence5m
Choosing the learning rate6m
Feature engineering3m
Polynomial regression5m
Quiz2 praktische Übungen
Practice quiz: Multiple linear regression15m
Practice quiz: Gradient descent in practice30m
Woche
3
Woche 3
Abzuschließende Stunden
16 Stunden zum Abschließen


WEEK 3: CLASSIFICATION

This week, you'll learn the other type of supervised learning, classification.
You'll learn how to predict categories using the logistic regression model.
You'll learn about the problem of overfitting, and how to handle this problem
with a method called regularization. You'll get to practice implementing
logistic regression with regularization at the end of this week!

Abzuschließende Stunden
16 Stunden zum Abschließen
Reading
11 Videos (Gesamt 98 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
Alle anzeigen
Video11 Videos
Motivations9m
Logistic regression9m
Decision boundary10m
Cost function for logistic regression11m
Simplified Cost Function for Logistic Regression5m
Gradient Descent Implementation6m
The problem of overfitting11m
Addressing overfitting8m
Cost function with regularization9m
Regularized linear regression8m
Regularized logistic regression5m
Reading1 Lektüre
Acknowledgments2m
Quiz4 praktische Übungen
Practice quiz: Classification with logistic regression30m
Practice quiz: Cost function for logistic regression30m
Practice quiz: Gradient descent for logistic regression30m
Practice quiz: The problem of overfitting30m


BEWERTUNGEN

4.9
Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
1416 Bewertungen
 * 5 stars
   
   91,57 %
 * 4 stars
   
   7,32 %
 * 3 stars
   
   0,66 %
 * 2 stars
   
   0,19 %
 * 1 star
   
   0,23 %


TOP-BEWERTUNGEN VON SUPERVISED MACHINE LEARNING: REGRESSION AND CLASSIFICATION

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
von SP4. Sep. 2022

The starter code for the third assignment was a little deceiving. I coded it
using np.dot() instead of a for loop and I feel my method would be useful in
some cases as that's how the notation is.

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
von GT3. Aug. 2022

Amazing course explaining the math behind the most famous algorithm. Good
explanation of the gradient descent.



Thank you to Andrew Ng and his team! A bit of math background is needed though

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
von AD24. Nov. 2022

Amazingly delivered course! Very impressed. The concepts are communicated very
clearly and concisely, making the course content very accessible to those
without a maths or computer science background.

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
von FM23. Sep. 2022

Very Engaging course. The instructor explains stuff in a way such that a student
can develop a sound intuition of the mathematics behind the algorithms in
addition to the implementation side of it

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ÜBER DEN SPEZIALISIERUNG MASCHINELLES LERNEN

The Machine Learning Specialization is a foundational online program created in
collaboration between DeepLearning.AI and Stanford Online. This
beginner-friendly program will teach you the fundamentals of machine learning
and how to use these techniques to build real-world AI applications.

This Specialization is taught by Andrew Ng, an AI visionary who has led critical
research at Stanford University and groundbreaking work at Google Brain, Baidu,
and Landing.AI to advance the AI field. This 3-course Specialization is an
updated version of Andrew’s pioneering Machine Learning course, rated 4.9 out of
5 and taken by over 4.8 million learners since it launched in 2012. It provides
a broad introduction to modern machine learning, including supervised learning
(multiple linear regression, logistic regression, neural networks, and decision
trees), unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, recommender
systems), and some of the best practices used in Silicon Valley for artificial
intelligence and machine learning innovation (evaluating and tuning models,
taking a data-centric approach to improving performance, and more.) By the end
of this Specialization, you will have mastered key concepts and gained the
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challenging real-world problems. If you’re looking to break into AI or build a
career in machine learning, the new Machine Learning Specialization is the best
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      Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die
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      bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.

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   Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der
   Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein
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   „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat
   ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen
   und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an
   dem Kurs teilnehmen.

 * Ist finanzielle Unterstützung möglich?
   
   Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder
   ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten
   können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle
   Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der
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