In diesem Seminar erhalten Sie einen praktischen Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python. Sie lernen die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning und setzen eigene Modelle mit Scikit-Learn um.
Sie analysieren Daten mit Pandas und NumPy, führen Preprocessing-Schritte durch und bewerten die Qualität Ihrer Modelle mit geeigneten Methoden.
Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- Einführung in Machine Learning
- - Begriffe und Grundprinzipien
- - Anwendungsfelder von ML
- Überblick Supervised vs. Unsupervised Learning
- - Klassifikation und Regression
- - Clustering-Grundlagen
- Datenvorverarbeitung mit Pandas und NumPy
- - Daten laden, bereinigen und transformieren
- - Feature Engineering
- Modelltraining mit Scikit-Learn
- - Modellwahl und Hyperparameter
- - Train-/Test-Split und Cross-Validation
- Evaluierung und Interpretation
- - Metriken für Klassifikation und Regression
- - Modellvergleich und Optimierung
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