Certificate in Practical Machine Learning for Quality
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Über diesen Kurs
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Kursdetails
• Introduction to Machine Learning: Basic concepts, types, and applications of machine learning. Understanding supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
• Data Preprocessing: Data cleaning, wrangling, and visualization. Feature scaling, normalization, and selection.
• Regression Analysis: Linear and logistic regression. Regularization techniques (L1, L2). Model evaluation metrics.
• Classification Techniques: Decision trees, random forests, support vector machines (SVMs), and k-nearest neighbors (KNN). Overfitting and underfitting.
• Unsupervised Learning: Clustering algorithms (k-means, hierarchical clustering), dimensionality reduction (PCA, t-SNE).
• Neural Networks: Introduction to artificial neural networks (ANNs), deep learning, and backpropagation.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Image classification, object detection, and semantic segmentation.
• Natural Language Processing (NLP): Text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling.
• Evaluation Metrics: Bias, variance, accuracy, precision, recall, F1 score, ROC curve, AUC, and cross-validation.
• Machine Learning in Quality Control: Process optimization, anomaly detection, predictive maintenance, and real-time quality control.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
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- Voller Kurszugang
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