AWS Discovery Day: Machine Learning BasicsAWSDD-MLBAWAmazon Web ServicesAW-AWSDD-MLB1.0<p>Während dieser Veranstaltung werden Sie lernen:</p>
<ul>
<li>Was ist maschinelles Lernen?</li><li>Was ist die Pipeline für maschinelles Lernen, und welche Phasen gibt es?</li><li>Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?</li><li>Was ist verstärkendes Lernen?</li><li>Was ist Deep Learning?</li></ul><p>Diese Veranstaltung richtet sich an:</p>
<ul>
<li>Entwickler</li><li>Lösung Architekten</li><li>Daten-Ingenieure</li><li>Personen, die an der Entwicklung von Lösungen mit maschinellem Lernen interessiert sind - keine Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich!</li></ul><h5>Abschnitt 1: Grundlagen des maschinellen Lernens </h5><ul>
<li>Klassische Programmierung vs. Ansatz des maschinellen Lernens</li><li>Was ist ein Modell?</li><li>Merkmale, Gewichte und Ausgaben des Algorithmus</li><li>Kategorien von Algorithmen für maschinelles Lernen</li><li>Überwachte Algorithmen</li><li>Unüberwachte Algorithmen</li><li>Verstärkungslernen</li></ul><h5>Abschnitt 2: Was ist Deep Learning?</h5><ul>
<li>Wie funktioniert Deep Learning?</li><li>Wie sich Deep Learning unterscheidet</li></ul><h5>Abschnitt 3: Die Pipeline für maschinelles Lernen</h5><ul>
<li>Übersicht</li><li>Geschäftliches Problem</li><li>Datenerfassung und -integration</li><li>Datenverarbeitung und Visualisierung</li><li>Technische Merkmale</li><li>Modellschulung und -abstimmung</li><li>Bewertung des Modells</li><li>Einsatz des Modells</li></ul><h5>Abschnitt 4: Was sind meine nächsten Schritte?</h5><ul>
<li>Ressourcen zum Weiterlernen</li></ul><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/amazon-awsdd-mlb"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>hier</a></span>.</em></p>Während dieser Veranstaltung werden Sie lernen:
- Was ist maschinelles Lernen?
- Was ist die Pipeline für maschinelles Lernen, und welche Phasen gibt es?
- Was ist der Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen?
- Was ist verstärkendes Lernen?
- Was ist Deep Learning?Diese Veranstaltung richtet sich an:
- Entwickler
- Lösung Architekten
- Daten-Ingenieure
- Personen, die an der Entwicklung von Lösungen mit maschinellem Lernen interessiert sind - keine Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich!Abschnitt 1: Grundlagen des maschinellen Lernens
- Klassische Programmierung vs. Ansatz des maschinellen Lernens
- Was ist ein Modell?
- Merkmale, Gewichte und Ausgaben des Algorithmus
- Kategorien von Algorithmen für maschinelles Lernen
- Überwachte Algorithmen
- Unüberwachte Algorithmen
- Verstärkungslernen
Abschnitt 2: Was ist Deep Learning?
- Wie funktioniert Deep Learning?
- Wie sich Deep Learning unterscheidet
Abschnitt 3: Die Pipeline für maschinelles Lernen
- Übersicht
- Geschäftliches Problem
- Datenerfassung und -integration
- Datenverarbeitung und Visualisierung
- Technische Merkmale
- Modellschulung und -abstimmung
- Bewertung des Modells
- Einsatz des Modells
Abschnitt 4: Was sind meine nächsten Schritte?
- Ressourcen zum WeiterlernenDieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.2 Stunden