‫Wenn Sie sich bereits mit maschinellem Lernen befasst haben, wissen Sie, dass es eine Menge
‫gibt, einige Ressourcen empfehlen Lernen, Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeit und noch mehr, bevor Sie mit Data Science und
‫maschinellem Lernen beginnen.
‫Und obwohl diese Themen wichtig sind, versuchen Sie, sie alle zu lernen, bevor Sie beginnen, aber das Anfassen ist
‫wie der Versuch, den Ozean zum Kochen zu bringen.
‫Stattdessen konzentrieren wir uns darauf, praktische Lösungen zu entwickeln und Code für maschinelles Lernen zu schreiben,
‫um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
‫Wenn Sie jetzt Programmierer sind und einige Erfahrung mit Python gesammelt haben, können Sie am Ende
‫dieses Kurses Ihre Programmierkenntnisse einsetzen, um prädiktive Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
‫Maschinelles Lernen besteht aus drei Teilen: Datenerfassung, Datenmodellierung und Bereitstellung. Sie können Ihr Modell für maschinelles Lernen verwenden,
‫nachdem Sie die Schritte hier durchlaufen haben. Was tun?
‫Wir werden diesen Rahmen in Kürze behandeln.
‫Sie können dieses Modell für maschinelles Lernen verwenden und es den Benutzern über Ihre Anwendung oder über
‫eine API oder ähnliches bereitstellen.
‫Dies ist, was wir behandeln werden.
‫Wir werden die Datenmodellierung behandeln, was bedeutet, dass Sie einen Datensatz nehmen und maschinelle Lernalgorithmen anwenden
‫können, um beispielsweise Erkenntnisse über diese Daten zu gewinnen.
‫Die Schritte, die wir behandeln werden, sind, erstens,
‫ein Framework zu erstellen, das Sie in der vorherigen Zeile
‫gesehen haben Werkzeuge für maschinelles Lernen.
‫Das bedeutet, dass die Leute bereits ähnliche Probleme hatten, die wir in Zukunft versuchen und lösen
‫werden.
‫In der Vergangenheit.
‫Und so haben sie Werkzeuge für diese Probleme entwickelt.
‫Wir werden also lernen, wofür Tools verwendet werden, für welche Machine-Learning-Projekte.
‫Und um all dies zu lernen, werden wir lernen, indem wir Projekte durchgehen, die Schritt eins und Schritt
‫zwei beinhalten, um ein Portfolio zu erstellen, um Ihre Arbeit und Ihre Fähigkeiten zu zeigen.
‫Es wurde größte Sorgfalt darauf verwendet, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
‫Als ich anfing, maschinelles Lernen zu lernen, war ich verwirrt, was ich tun sollte.
‫Zu oft verbrachte ich zu viel Zeit damit, über etwas nachzudenken, anstatt Code zu schreiben und Maßnahmen zu ergreifen.
‫Deshalb haben wir diesen Kurs entwickelt, um dies zu vermeiden.
‫Anstatt alles von Grund auf neu zu machen, werden wir das, was funktioniert, nutzen, um praktische
‫Lösungen zu entwickeln und gleichzeitig etwas über Machine Learning und Data Science zu lernen.
‫Werfen wir nun einen tieferen Blick auf das Framework, das wir verwenden werden.