Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Machine Learning for Engineers II - Advanced Methods

In diesem Abschnitt werden fortgeschrittene Techniken zur Optimierung von Modellen und Algorithmen vorgestellt, die über grundlegende Methoden hinausgehen.

• Gradientenbasierte Optimierung und deren Variationen
• Stochastische Gradientenabstieg (SGD) und adaptive Methoden wie Adam
• Optimierung in nicht-konvexen Settings
• Hyperparameter-Tuning und -Optimierung
• Regulierungstechniken und deren Rolle in der Modelloptimierung

Dieser Abschnitt behandelt tiefergehende Konzepte und Architekturen von neuronalen Netzen zur Lösung komplexer Probleme.

• Architekturen tiefer neuronaler Netze wie CNNs und RNNs
• Techniken zur Vermeidung von Überanpassung, wie Dropout
• Training und Feintuning tiefer Netzwerke
• Verwendung von vortrainierten Modellen und Transfer Learning
• Deployment und Skalierung tiefer neuronaler Netzwerke

Hier lernst Du Methoden des maschinellen Lernens kennen, bei denen keine gelabelten Daten benötigt werden, um Muster oder Strukturen in Daten zu entdecken.

• Clustering-Methoden wie K-Means und DBSCAN
• Dimensionsreduktionstechniken, einschließlich PCA und t-SNE
• Anomalieerkennung in unüberwachten Umgebungen
• Selbstorganisierende Karten (SOMs)
• Generative Modelle wie GANs und Variational Autoencoders

Dieser Abschnitt behandelt das Konzept des Transfer Learning, bei dem Wissen aus einem Problembereich genutzt wird, um ein Modell in einem anderen Bereich zu verbessern.

• Grundlagen und Motivation für Transfer Learning
• Arten von Transfer Learning: Feintuning, Feature Extraction
• Empirische Strategien zur Anpassung vortrainierter Modelle
• Anwendungsfälle in der Bild- und Spracherkennung
• Herausforderungen und Grenzen von Transfer Learning

Dieser Abschnitt fokussiert sich auf die praktische Umsetzung der erlernten Konzepte und Methoden in realen Projekten.

• Implementierung und Training von Modellen mit Python und TensorFlow
• Projekterstellung und -management für maschinelles Lernen
• Präsentation und Interpretation von Ergebnissen
• Skalierung und Deployment von Machine Learning-Anwendungen
• Ethik und Datenschutz in angewandten ML-Projekten