In diesem Modul tauchen wir tief in die Regressionsanalyse ein und beginnen mit einem Überblick über die verschiedenen Regressionsarten. Anschließend werden wir uns mit der univariaten und multivariaten Regression befassen, einschließlich praktischer Übungen, um unser Verständnis für diese grundlegenden Techniken zu festigen.

In diesem Modul konzentrieren wir uns auf die Vorbereitung und Evaluierung von Modellen des Maschinellen Lernens. Wir werden uns mit kritischen Konzepten wie Underfitting und Überanpassung beschäftigen, lernen, wie man Daten für die Modellbewertung aufteilt, und üben Resampling-Techniken, um eine robuste Modellleistung zu gewährleisten.

In diesem Modul werden wir uns mit den Grundlagen der Regularisierung befassen. Wir erforschen, wie Techniken wie L1- und L2-Regularisierung funktionieren und üben ihre Anwendung in praktischen Laborsitzungen, um die Reliabilität und Leistung unserer Modelle zu verbessern.

In diesem Modul werden wir die Grundlagen der Klassifizierung behandeln. Wir beginnen mit Verwirrungsmatrizen und ROC-Kurven und sammeln dann in interaktiven und Laborsitzungen praktische Erfahrungen bei der Bewertung und Optimierung von Klassifizierungsmodellen.

In diesem Modul werden wir Entscheidungsbäume für die Klassifizierung erforschen. Wir lernen, wie sie funktionieren, erstellen und implementieren Entscheidungsbaum-Modelle und wenden unser Wissen an, um praktische Probleme der Klassifizierung zu lösen.

In diesem Modul werden wir uns mit Random Forests beschäftigen. Wir werden die Prinzipien des Ensemble Learning verstehen, Code-Übungen durchführen, um Random Forest Modelle zu erstellen und zu optimieren, und untersuchen, wie diese Techniken die Klassifizierungsleistung verbessern.

In diesem Modul werden wir uns mit der Logistischen Regression zur Klassifizierung beschäftigen. Wir lernen, wie logistische Regressionsmodelle funktionieren, führen Codierungsübungen durch, um diese Modelle zu erstellen und zu interpretieren, und wenden unser Wissen an, um praktische Klassifizierungsaufgaben zu lösen.

In diesem Modul werden wir uns mit Support Vector Machines (SVM) beschäftigen. Wir lernen, wie SVMs funktionieren, führen Programmierübungen durch, um SVM-Modelle zu erstellen und zu optimieren, und wenden unser Wissen an, um anspruchsvolle Klassifizierungsaufgaben zu lösen.

In diesem Modul werden wir uns mit Ensemble-Modellen beschäftigen. Wir werden verstehen, wie diese Techniken funktionieren, herausfinden, wie sie die Klassifizierung verbessern, und ihre Auswirkungen auf die Genauigkeit und Robustheit des Modells bewerten.

In diesem Modul werden wir uns mit Assoziationsregeln befassen. Wir erforschen die Grundlagen dieser Technik, wenden den Apriori Algorithmus in praktischen Übungen an und üben das Extrahieren sinnvoller Assoziationen und Muster aus realen Datensätzen.

In diesem Modul werden wir uns mit Clustering-Techniken beschäftigen. Wir beginnen mit einem Überblick und tauchen dann in spezifische Methoden wie k-Means, hierarchisches Clustering und DBSCAN ein. Durch praktische Übungen werden wir praktische Erfahrungen mit der Gruppierung von Daten und der Aufdeckung von Mustern sammeln.

In diesem Modul werden wir uns mit der Dimensionalitätsreduktion beschäftigen. Wir werden Techniken wie PCA und t-SNE erforschen, praktische Übungen durchführen und diese Methoden zur Vereinfachung und Interpretation komplexer Datenstrukturen anwenden.

In diesem Modul werden wir das Bestärkende Lernen erforschen. Wir werden die Mechanismen von RL-Algorithmen verstehen, den UCB-Algorithmus in interaktiven und Laborsitzungen anwenden und praktische Fähigkeiten zur Optimierung von RL-Agenten für bessere Entscheidungen in unsicheren Umgebungen erwerben.