Undergraduate Certificate in Machine Learning Semi-Supervised Learning
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2 Monate zum Abschlieรen
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Kursdetails
โข Introduction to Machine Learning · Overview of supervised, unsupervised, and
semi-supervised learning, common algorithms, and applications.
โข Data Preprocessing · Data cleaning, normalization, and feature engineering.
โข Semi-Supervised Learning Fundamentals · Introduction to SSL techniques,
advantages, and limitations.
โข Self-training · Pseudo-labeling, entropy-based methods, and confidence
thresholding.
โข Multi-view Training · Co-training, multi-view bootstrapping, and
tri-training.
โข Graph-based Semi-Supervised Learning · Graph construction, label
propagation, and graph-based SSL algorithms.
โข Deep Semi-Supervised Learning · Semi-supervised deep learning models,
generative adversarial networks (GANs), and deep belief networks (DBNs).
โข Evaluation Metrics for Semi-Supervised Learning · Accuracy, precision,
recall, F1 score, and area under the curve (AUC).
โข Real-World Applications of Semi-Supervised Learning · Case studies
highlighting the use of SSL in industries such as healthcare, finance, and
marketing.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verstรคndnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschlieรen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs fรผr Zugรคnglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fรคhigkeiten fรผr die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergรคnzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
Warum Menschen uns fรผr ihre Karriere wรคhlen
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Hรคufig gestellte Fragen
Kursgebรผhr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frรผhe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmรครige Zertifikatslieferung
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- Voller Kurszugang
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