Artificial Intelligence (AI)

7 Free Google Courses to Become a Machine Learning Engineer

Written by smirow

7 kostenlose Google-Kurse, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden7 kostenlose Google-Kurse, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden
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Als Ingenieur für maschinelles Lernen können Sie effektive ML-Lösungen erstellen, um reale Herausforderungen zu bewältigen. Klingt aufregend, nicht wahr? Wie wird man also Ingenieur für maschinelles Lernen und was sollte man lernen?

Diese Zusammenstellung kostenloser Kurse von Google hilft Ihnen dabei, sich von einem Anfänger im maschinellen Lernen zu einem qualifizierten ML-Ingenieur zu entwickeln, der reale Probleme verstehen und als Probleme darstellen kann, die durch maschinelles Lernen gelöst werden können. Diese Kurse helfen Ihnen auch beim Erlernen fortgeschrittener Techniken des maschinellen Lernens sowie beim Entwerfen, Testen und Debuggen von Pipelines für maschinelles Lernen.

Lass uns anfangen.

Wenn Sie mit maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind, sollten Sie mit diesem einsteigerfreundlichen Einführungskurs für maschinelles Lernen beginnen.

In diesem Kurs lernen Sie:

  • Arten des maschinellen Lernens
  • Schlüsselkonzepte des überwachten maschinellen Lernens
  • Wie sich maschinelles Lernen von herkömmlichen Problemlösungsansätzen unterscheidet

Link: Einführung in maschinelles Lernen

Der Crashkurs für maschinelles Lernen ist eine praktische Einführung in maschinelles Lernen mit dem TensorFlow-Framework. Sie erfahren, wie Algorithmen des maschinellen Lernens funktionieren und wie Sie diese in TensorFlow implementieren.

Dieser Kurs ist in folgende Abschnitte unterteilt:

  • Konzepte des maschinellen Lernens
  • Maschinelles Lernen
  • Maschinelles Lernen in der realen Welt

Link: Crashkurs zum maschinellen Lernen

Wie löst man ein reales Problem mithilfe eines Frameworks für maschinelles Lernen? Erstens: Wie entscheiden wir, ob maschinelles Lernen überhaupt notwendig ist, um ein bestimmtes Problem zu lösen?

Hier kommt der Kurs zur Problemformulierung für maschinelles Lernen ins Spiel. In diesem Kurs lernen Sie:

  • Entscheiden Sie, ob maschinelles Lernen eine gute Lösung für das Problem ist, das Sie lösen möchten
  • Probleme beim maschinellen Lernen des Frameworks
  • Wählen Sie das richtige Modell für maschinelles Lernen
  • Definieren Sie Modellerfolgsindikatoren

Link: Einführung in die Definition von Problemen des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist viel mehr als das Hinzufügen von Rohdaten und das Trainieren von ML-Algorithmen darauf. Sie müssen Zeit damit verbringen, Ihre Daten zu verstehen und sich auf das Feature-Engineering konzentrieren, um die relevantesten und wichtigsten Features zu identifizieren, sie zu verarbeiten und bei Bedarf umzuwandeln.

Im Kurs „Datenvorbereitung und Feature Engineering“ lernen Sie Folgendes:

  • Einfluss von Datenqualität und -größe
  • Datenerfassung und -transformation im ML-Workflow
  • Sammeln Sie Rohdaten und erstellen Sie daraus einen nutzbaren Datensatz
  • Umgang mit unausgeglichenen Daten
  • Digitales und kategoriales Datenmanagement

Link: Datenvorbereitung und Feature-Engineering

Das Debuggen und Testen maschineller Lernsysteme ist komplexer und unterscheidet sich vom Testen herkömmlicher Softwaresysteme.

Im Kurs „Modelle für maschinelles Lernen testen und debuggen“ lernen Sie Folgendes:

  • Debuggen von Modellen für maschinelles Lernen
  • Implementierung von Tests zur Unterstützung beim Debuggen
  • Optimieren Sie Modelle für maschinelles Lernen
  • Überwachen von Modellmetriken

Link: Testen und Debuggen

Clustering ist einer der am weitesten verbreiteten unbeaufsichtigten Lernalgorithmen. In der praktischen Einführung in das Clustering im Kurs Clustering lernen Sie Folgendes:

  • Clustering für maschinelles Lernen
  • Datenaufbereitung
  • Definieren Sie Ähnlichkeit
  • K-bedeutet Clustering
  • Auswertung der Ergebnisse von Clustering-Algorithmen

Link: Clustering

Von Empfehlungen auf Amazon und anderen Online-Shopping-Seiten bis hin zu Serienempfehlungen auf Netflix – Empfehlungssysteme sind in unserem Alltag sehr relevant.

Im Kurs „Empfehlungssysteme“ lernen Sie, was in solchen Empfehlungssystemen steckt und wie Sie Ihre eigenen Anwendungen erstellen können. Hier finden Sie einen Überblick über das, was Sie lernen werden:

  • Komponenten eines Empfehlungssystems
  • Integrationen
  • TensorFlow-Implementierungen von Empfehlungsalgorithmen

Link: Empfehlungssysteme

Ich hoffe, Sie fanden diese Liste kostenloser Kurse hilfreich. Die meisten dieser Kurse sind so konzipiert, dass Sie ausreichend Gelegenheit zum Üben und Erstellen eigener Projekte haben.

Versuchen Sie also, Ihre eigenen Projekte zu erstellen, um das anzuwenden, was Sie im Kurs gelernt haben. Dies wird Ihnen helfen, sowohl Ihr Verständnis zu stärken als auch Ihr Projektportfolio zu entwickeln. Viel Spaß beim Lernen und Codieren!

Bala Priya C ist ein indischer Entwickler und technischer Autor. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu seinen Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt Lesen, Schreiben, Programmieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen zu erlernen und mit der Entwickler-Community zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr erstellt. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.

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