Dieser Kurs bietet eine gründliche, praktische Einführung in das Maschinelle Lernen mit Python und deckt die wichtigsten Konzepte für überwachte, unüberwachte und halbüberwachte Methoden ab.
In praktischen Übungen lernen Sie die wichtigsten Algorithmen wie Entscheidungsbäume und Random Forests für die Klassifizierung, Regressionsmodelle für die Vorhersage und K-Means Clustering zur Aufdeckung von Mustern in unmarkierten Daten kennen. Sie lernen auch, wie Sie Boosting-Techniken für Modelle implementieren, um die Genauigkeit zu erhöhen, und Strategien zur effektiven Nutzung unmarkierter Daten anwenden, um die Leistung zu verbessern. Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer mit Grundkenntnissen in Python und Statistik und ist somit ideal für angehende Datenwissenschaftler, Praktiker des maschinellen Lernens und Python-Entwickler, die ihre Kenntnisse vertiefen möchten. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Entscheidungsbäume und Random Forests als Algorithmen zur Klassifizierung zu erklären und zu implementieren. - Verschiedene Arten von Algorithmen des Maschinellen Lernens zu definieren und zu unterscheiden. - Die Funktionsweise von Regression für Vorhersageaufgaben zu analysieren - K-Means Clustering anzuwenden, um Muster in unbeschrifteten Daten zu erforschen und zu entdecken - unbeschriftete Daten zu verwenden, um das Training des Modells zu verbessern - Boosting Algorithmen zu manipulieren, um eine höhere Modellgenauigkeit zu erreichen - sich mit praktischen Werkzeugen und fortgeschrittenen Techniken auszustatten, um Vorhersagekraft in Ihre Projekte zu bringen. Melden Sie sich jetzt an und bringen Sie Ihre KI-Reise voran!
