Angewandtes Machine Learning mit Python: Eine praktische Einführung

Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie wir komplexe Probleme lösen, aber der Übergang von der Theorie zur praktischen Anwendung kann überwältigend sein. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er Sie durch die wesentlichen Konzepte und praktischen Techniken führt, die zum Erstellen von Vorhersagemodellen in der realen Welt erforderlich sind. Sie entwickeln eine starke Grundlage für Machine Learning-Workflows, die von der Vorverarbeitung von Rohdaten über die Modellauswertung bis hin zu modernen Bereitstellungsmustern reichen. Durch strukturierte Texterklärungen und klare Codebeispiele lernen Sie, wie Sie sauberen, wartbaren Python-Code schreiben, um aktuelle Datenherausforderungen zu lösen.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie die Kernkonzepte, Terminologie und grundlegenden Algorithmen des maschinellen Lernens\n- Bereinigen, Vorverarbeiten und Erkunden von Datensätzen mit modernen Python-Datenbibliotheken\n Implementieren Sie überwachte und unbeaufsichtigte Lernalgorithmen mit scikit-learn\n- Bewerten Sie die Modellleistung mit robusten Validierungstechniken und Metriken\n - Wenden Sie grundlegende MLOps-Prinzipien an, um Experimente zu verfolgen und Modelle für die Bereitstellung vorzubereiten\n Grundlegende Definitionen und Grundlagen der Datenaufbereitung, bevor Sie mit dem Modelltraining, dem Tuning und modernen Bereitstellungspraktiken fortfahren. Sie werden systematisch von der Theorie zu strukturierten Codierungsübungen vorankommen, die jedes Konzept verstärken.\n\nDieser Kurs richtet sich an Anfänger, angehende Datenwissenschaftler und Softwareentwickler, die den Übergang zum maschinellen Lernen anstreben. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich.\n\nBeginnen Sie Ihre Reise in das angewandte maschinelle Lernen und bauen Sie noch heute intelligente Anwendungen.