Grundlagen des maschinellen Lernens: Modelle mit Python erstellen

Der Einstieg in das maschinelle Lernen kann aufgrund der komplexen Mathematik und der großen Auswahl an Fachterminologie überwältigend sein. Dieser Kurs durchbricht die Komplexität, um Ihnen einen klaren, praktischen Weg zu weisen. Durch den Fokus auf grundlegende Theorie und praktische Implementierung in Python erwerben Sie die wesentlichen Fähigkeiten, um Rohdaten in prädiktive Erkenntnisse umzuwandeln. Sie werden über theoretische Konzepte hinausgehen und lernen, wie Sie reale Machine-Learning-Modelle strukturieren, erstellen und bewerten. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die mathematischen und statistischen Grundprinzipien hinter überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen. * Üben Sie Datenreinigungs-, Transformations- und Feature-Engineering-Techniken mit branchenüblichen Python-Bibliotheken. * Erstellen und vergleichen Sie wesentliche Modelle, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression und Clustering-Algorithmen. * Anwenden von robusten Evaluierungsmetriken zur Bewertung der Modellleistung und zur Vermeidung häufiger Probleme wie Über- und Unteranpassung. * Konfigurieren Sie einen strukturierten Workflow für Machine-Learning-Projekte, der Datenaufnahme, Modellierung und grundlegende Modellversionierungskonzepte abdeckt. Der Kurs beginnt mit der Einführung der wichtigsten ML-Terminologie und grundlegenden Konzepte, bevor er sich der praktischen Datenmanipulation und -visualisierung widmet. Anschließend widmen wir Abschnitte dem Aufbau und der Verfeinerung bestimmter Modelltypen, die in Lektionen zur Strukturierung eines vollständigen ML-Projektlebenszyklus münden. Dieser Kurs richtet sich speziell an Anfänger, die grundlegende Kenntnisse der Python-Syntax und Programmierkonzepte besitzen, aber neu im Bereich des maschinellen Lernens sind. Vorkenntnisse in Statistik oder Data Science sind nicht erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihr praktisches Machine Learning-Portfolio auf.