Grundlagen des maschinellen Lernens für Empfehlungssysteme

Moderne Datenanwendungen sind auf die Fähigkeit angewiesen, Benutzerpräferenzen vorherzusagen und Entscheidungen zu automatisieren.Wenn Sie die Grundprinzipien des maschinellen Lernens verstehen, können Sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Dieser Kurs führt Sie von Grund auf durch den Aufbau eines Machine-Learning-Modells.Sie werden von der grundlegenden Terminologie zur Implementierung eines Empfehlungssystems übergehen und ein klares Verständnis der mathematischen und logischen Rahmenbedingungen erlangen, die die erfolgreichsten datengetriebenen Plattformen von heute unterstützen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und den Workflow der Datenwissenschaft - Wenden Sie lineare Regressions- und logistische Regressionsmethoden auf reale Datensätze an - Erstellen Sie ein funktionales Empfehlungssystem mit kollaborativen Filterprinzipien - Üben Sie Kreuzvalidierung und Regularisierung, um die Modellleistung und -genauigkeit zu verbessern - Erkunden Sie moderne Bewertungsmetriken und Verlustfunktionen, die in Industriestandardmodellen verwendet werden - Implementieren Sie grundlegende Feature-Engineering, um Daten für eine robustere Analyse vorzubereiten Der Lehrplan beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den mathematischen Grundlagen von Lernalgorithmen, bevor Sie anhand von schriftlichen Codebeispielen in die praktische Implementierung einsteigen.Sie lernen, Modelle zu verfeinern, indem Sie Parameter anpassen und Ergebnisse anhand der Benchmark-Daten auswerten. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die die Mechanik des maschinellen Lernens ohne vorherige Fachkenntnisse verstehen möchten. Beginnen Sie Ihre Reise in die Data Science und bauen Sie noch heute intelligente Systeme.