Universitäts-Mikrozertifikat für überwachtes Lernen in ML + 2 ECTS-Credits

Online-Schulung

Universitäts-Mikrozertifikat für überwachtes Lernen in ML + 2 ECTS-Credits

Name: Universitäts-Mikrozertifikat für überwachtes Lernen in ML + 2 ECTS-Credits en Alemania
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 419088-2501
Availability: InStock

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50 Std.

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2 ECTS

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Spanisch

Supervised Learning in ML ist Ihr Tor zu einem Bereich, der ständig expandiert und die Nachfrage nach Arbeitskräften steigt. In einer Welt, in der Daten das neue Gold sind, ist es von entscheidender Bedeutung zu wissen, wie man sie verwaltet und einen Mehrwert daraus zieht. Sie lernen von den Grundlagen des überwachten Lernens über Datenvorbereitung und Feature-Engineering bis hin zu fortgeschrittenen Modellen wie Support Vector Machines und Montagetechniken wie Random Forest und Gradient Boosting. Sie erwerben Fähigkeiten zur Bewertung und Optimierung von Modellen, von der linearen Regression bis hin zu komplexen Ensemblesystemen. Diese Schulung vermittelt Ihnen das nötige Rüstzeug, um ein Experte für die Erstellung intelligenter und effektiver Lösungen zu werden – und das alles auf flexible und Online-Weise.

Instituciones educativas

59€

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Zu berücksichtigende Details

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Mehrsprachige Unterstützung

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Digitales Zertifikat im Lieferumfang enthalten

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Assistentin Phia

Ziele

- Den Kontext und die Anwendung des überwachten Lernens im Vergleich zu anderen Paradigmen verstehen. - Unterscheidung zwischen Klassifikations- und Regressionsproblemen beim überwachten Lernen. - Bewerten Sie überwachte Lernmodelle mithilfe von Schlüsselmetriken und Kreuzvalidierung. - Wenden Sie Datenbereinigungs- und Codierungstechniken an, um deren Qualität zu verbessern. - Implementierung von Auswahl- und Extraktionstechniken relevanter Merkmale. - Erstellen Sie effektiv grundlegende Modelle wie lineare Regression und Entscheidungsbäume. - Optimieren Sie erweiterte Modelle und Baugruppenmodelle durch Hyperparameter-Tuning.

Inhalt

Karrieremöglichkeiten

Supervised Learning in ML bietet eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten, darunter Ingenieure für maschinelles Lernen in Technologieunternehmen, Datenanalysten mit Spezialisierung auf Vorhersagemodelle, Datenwissenschaftler für die Optimierung industrieller Prozesse oder Berater für künstliche Intelligenz für den Finanzsektor.

Worauf es Sie vorbereitet

Die Schulung „Supervised Learning in ML“ bereitet Sie auf die Bewältigung komplexer Klassifizierungs- und Regressionsprobleme durch den Einsatz fortgeschrittener Techniken und Ensemblemodelle vor. Sie lernen, wie Sie Daten bereinigen und vorbereiten, relevante Funktionen auswählen und Techniken zur Dimensionsreduktion wie PCA anwenden. Sie werden in der Lage sein, Modelle von der linearen Regression bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie SVM und Random Forest zu implementieren und so deren Leistung zu optimieren.

Die Schulung „Supervised Learning in ML“ richtet sich an Fachkräfte und Absolventen im Technologie- und Wissenschaftsbereich, die tiefer in die Grundlagen des überwachten Lernens eintauchen möchten, einschließlich Datenaufbereitung und Feature-Engineering, sowie grundlegende und fortgeschrittene Modelle wie SVM und Random Forest erkunden möchten, alles mit einem praktischen und zugänglichen Ansatz.

Unsere Ausbildung findet zu 100 % online statt, was es den Studierenden ermöglicht, ihr Studium selbst zu regulieren und an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen. Wir engagieren uns für personalisierten und autonomen Unterricht mit einem Ansatz, der auf kritischem Denken und Konstruktivismus basiert.

Wir verfügen über ein hochspezialisiertes Lehrteam, das Sie während des gesamten Lehr-Lern-Prozesses begleitet. Dadurch können Sie Ihr Training noch individueller gestalten, da wir uns an Ihr Tempo und Ihre Bedürfnisse anpassen.

Sie haben von jedem Gerät und zu jeder Tageszeit Zugriff auf unsere Lernplattform MyLXP und können so entscheiden, wie und wann Sie lernen möchten. All dies ist dank unserer Educa LXP-Methodik (Learning Experience Platform) möglich, einer Umgebung, die darauf ausgelegt ist, Ihren Bildungsfortschritt zu steigern, Innovationen zu fördern und eine personalisierte Lernerfahrung zu bieten, die an jeden Bedarf angepasst ist.