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ML-Algorithmen und ihre Kernaufgaben (Klassifikation, Regression, Prognose)

Von Lecturio GmbH

ML-Algorithmen sind mathematische Verfahren, die es Computersystemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Der Kurs behandelt die fundamentalen Unterschiede zwischen klassischen und ML-Algorithmen sowie die drei Kernaufgaben des maschinellen Lernens: Klassifikation zur Kategorisierung von Daten, Regression zur Vorhersage numerischer Werte und Clustering zur Mustererkennung in unstrukturierten Datenmengen. Abschließend werden verschiedene Machine-Learning-Algorithmen gegenübergestellt, um ihre jeweiligen Stärken und Anwendungsbereiche zu verdeutlichen.

Inhalte

Klassische Algorithmen vs. ML-Algorithmen	06:22
Klassifikationsalgorithmen im maschinellen Lernen	06:21
Regression zur Vorhersage von Zahlenwerten	05:11
Clustering-Algorithmen: Mustererkennung in großen Datenmengen	08:45
Machine-Learning-Algorithmen im Vergleich	08:24

Quiz zum Kurs „ML-Algorithmen und ihre Kernaufgaben (Klassifikation, Regression, Prognose)“

Details

Enthaltene Vorträge: 5
Laufzeit: 0:35 h
Enthaltene Quizfragen: 16

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Lecturio GmbH

Lecturio steht für nachhaltige, einfache und kosteneffiziente Aus- und Weiterbildung in Unternehmen und für Privatpersonen. Das Lernangebot umfasst mehr als 7000 videobasierte E-Learning-Kurse in mehr als 80 Themengebieten. Der Fokus für Unternehmen liegt in den Bereichen Compliance, Leadership, Projektmanagement, Softskills, Vertrieb und Medizin. Privatkunden nutzen Lecturio mehrheitlich als Begleiter während ihres Studiums sowie zur Examensvorbereitung in Medizin und Jura. Bei Lecturio lernt man mit praxisnahen videobasierten Online-Trainings – in deutscher und in englischer Sprache. Tausende von Quizfragen machen den Lernerfolg messbar. Lecturio-Kurse sind auf allen Endgeräten abrufbar – mit der iOS- und Android App auch offline. Lecturio hat es sich zur Mission gemacht, Unternehmen und Privatpersonen dabei zu helfen, ihr volles Potential zu entfalten.

Rezensionen

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