9 520 A Netzwerke für Lernregression und Klassifikation Frühjahr 2001

Wie lernen Machine-Learning-Algorithmen eigentlich aus Daten und wie können wir ihre Leistung mathematisch garantieren? Das Verständnis der theoretischen Grundlagen von überwachten Lernverfahren ist der Unterschied zwischen Routine-Tool-Nutzern und echten Machine-Learning-Experten. Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen Rohdaten und mathematischer Theorie und gibt Ihnen ein tiefes konzeptionelles Verständnis dafür, wie Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen unter der Haube funktionieren. Wenn Sie diesen umfassenden Leitfaden durchlesen, werden Sie Algorithmen nicht mehr als Blackboxen betrachten, sondern die strengen mathematischen Prinzipien verstehen, die ihr Verhalten und ihre Verallgemeinerungsfähigkeiten steuern. Sie lernen, Modelle nicht nur anhand ihrer Trainingsgenauigkeit, sondern auch anhand der theoretischen Solidität zu bewerten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der statistischen Lerntheorie und wie Modelle zu ungesehenen Daten verallgemeinert werden. - Erkunden Sie Regularisierungstechniken und Kernel-Methoden für die multivariate Funktionsapproximation. - Analysieren Sie die Vapnik-Chervonenkis (VC) -Theorie, um die Modellkomplexität und -kapazität zu verstehen. - Konfigurieren Sie Support-Vektor-Maschinen (SVMs) und Regularisierungsnetzwerke für Regression und Klassifizierung. - Wenden Sie Feature-Selektion-Techniken und Boosting-Algorithmen an, um die Modellleistung zu optimieren. - Üben Sie die Auswertung von Modellen mit modernen Validierungsmetriken und Fehleranalysen. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von überwachten Lernen, klassischer Statistik und empirischer Risikominimierung. Sie werden dann die mathematischen Rahmenbedingungen der Regularisierung und Kernelräume durchlaufen und mit praktischen schriftlichen Code-Walkthroughs und konzeptionellen Übungen abschließen, die diese Theorien in Aktion demonstrieren. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, Ingenieure und Forscher, die eine solide mathematische Grundlage für maschinelles Lernen wünschen. Es ist kein fortgeschrittener Hintergrund in der statistischen Lerntheorie erforderlich, da alle Schlüsselkonzepte Schritt für Schritt eingeführt werden. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die mathematischen Prinzipien hinter modernen Vorhersagealgorithmen zu meistern.