Machine Learning Algorithmen: Grundlagen und Python Implementierung

Maschinelles Lernen ist die treibende Kraft hinter moderner Technologie, aber die zugrunde liegenden Algorithmen erscheinen Neulingen oft komplex.Dieser Kurs entmystifiziert die mathematischen und logischen Rahmenbedingungen des maschinellen Lernens und ermöglicht es Ihnen, die richtigen Modelle für verschiedene Datenherausforderungen auszuwählen, zu implementieren und zu bewerten. Sie lernen, über theoretische Konzepte hinauszugehen und genau zu verstehen, wie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkten Lernverfahren - Implementieren Sie Kernregressions- und Klassifizierungstechniken, einschließlich linearer Regression und Support-Vector-Maschinen - Anwenden von Ensemblemethoden und probabilistischen Modellen wie Random Forest und Naive Bayes - Stammdaten-Clustering und Proximity-basierte Logik mit K-Nearest Neighbors - Bewerten Sie die Modellleistung mit modernen Metriken wie Präzision, Recall und F1-Score - Erkunden Sie den Übergang vom traditionellen maschinellen Lernen zu modernen groß angelegten Mustern Der Lehrplan beginnt mit wesentlichen Begriffen und Kernkonzepten, bevor Schritt für Schritt schriftliche Durchläufe von Algorithmuslogik und Code-Snippets folgen. Sie üben durch textbasierte Übungen, die Ihr Verständnis der Funktionsweise dieser Modelle unter der Haube verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger mit einem grundlegenden Verständniß von Python, die ein professionelles Verständnisse des maschinellen Lernens aufbauen möchten.