Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere ein 1D-CNN und ein LSTM auf 12.000 Sturzdaten aus Pflegeheim-Wearables, werte mit 5-fach Kreuzvalidierung aus und erhalte dein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Reduziere die Falsch-Alarm-Quote der Sturzerkennung messbar, ohne den Recall echter Sturzfaelle zu verschlechtern.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- 1D-CNN und LSTM auf Beschleunigungsdaten anwenden und verstehen
- Klassen-Imbalance methodisch handhaben (gewichteter Loss, Stratified Sampling)
- Modellqualitaet an einer fixen geschaeftsrelevanten Schwelle vergleichen
- Ergebnisse fuer eine nicht-technische Pflegedienstleitung uebersetzen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Machine Perception
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMachine Learning Engineer
Sequenzmodelle auf Sensor-Streams produktionsreif zu trimmen ist genau die ML-Engineer-Arbeit in Healthcare- und Industrial-IoT-Teams.
Dieses Projekt schärft
- sequence-models
- deep-learning
- pytorch
Applied AI Scientist
Klassen-Imbalance und geschaeftsrelevante Schwellenwerte sauber zu behandeln unterscheidet eine angewandte KI-Anwendung von einem Toy-Projekt.
Dieses Projekt schärft
- imbalanced-classification
- model-evaluation
- time-series
Data Scientist
Die Uebersetzung in Nachtdienst-Entlastung statt nur Modellmetriken ist die taegliche Kommunikationsleistung von Data Scientists im Gesundheitswesen.
Dieses Projekt schärft
- model-evaluation
- time-series
- imbalanced-classification
Noch eine Sache