Grundlagen des maschinellen Lernens: Von Daten bis zur Bereitstellung

Begeben Sie sich auf Ihre Reise in das maschinelle Lernen, ein transformatives Feld, das alles von prädiktiven Analysen bis hin zu intelligenten Anwendungen unterstützt.Dieser Kurs bietet einen klaren, praktischen Weg zum Verständnis und zur Anwendung wesentlicher ML-Techniken, sodass Sie Ihre ersten Herausforderungen in der Datenwissenschaft selbstbewusst angehen und effektive Modelle erstellen können. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie grundlegende Konzepte und Terminologie des maschinellen Lernens. * Anwenden von Datenvorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Techniken auf Rohdatensätze. * Erstellen und trainieren Sie verschiedene Modelle, einschließlich Regression, Klassifizierung und neuronale Netze. * Bewerten Sie die Modellleistung mit Schlüsselmetriken und Kreuzvalidierungsstrategien. * Üben Sie die Entwicklung von End-to-End-Machine-Learning-Pipelines von der Datenaufnahme bis zur Vorhersage. * Erkunden Sie spezialisierte Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Natural Language Processing (NLP) Grundlagen. * Konfigurieren Sie grundlegende Modellbereitstellungsüberlegungen für die praktische Anwendung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Prinzipien und entwickelt sich allmählich durch praktische Modellerstellung, Auswertung und Pipeline-Entwicklung, die in einem Verständnis der Vorbereitung von Modellen für den Einsatz in der Praxis gipfeln. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger ohne vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen sowie an diejenigen, die eine strukturierte Einführung in das Feld suchen.