Angewandtes Machine Learning: Problemstellung und Datenaufbereitung

Maschinelles Lernen verändert Branchen von der Finanzbranche bis zum Gesundheitswesen. Dennoch scheitern viele Projekte, bevor sie überhaupt beginnen, aufgrund schlecht definierter Probleme und unübersichtlicher Daten. Um maschinelles Lernsysteme erfolgreich anwenden zu können, müssen Sie zunächst die Kunst der Problemformulierung und der Vorbereitung Ihrer Datensätze für die Analyse beherrschen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Grundlagen des angewandten maschinellen Lernens und führt vom Verständnis der Kernterminologie über die Strukturierung von realen Problemen, die Erhebung von Datenressourcen und die Ausführung moderner Datenaufbereitungspipelines. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte, die Terminologie und den Lebenszyklus eines angewandten Machine-Learning-Projekts. - Definieren und umreißen Sie geschäftliche Herausforderungen als strukturierte Probleme des maschinellen Lernens. - Überprüfen und bewerten Sie die verfügbaren Datenressourcen, um Qualität, Relevanz und Ausrichtung an Ihren Zielen sicherzustellen. - Bereiten Sie Rohdatensätze mit modernen Dataframe-Manipulationstechniken und Best Practices vor und bereinigen Sie sie. - Validieren Sie Datenpipelines, um häufige Fallstricke wie Datenlecks und Überanpassung zu vermeiden. - Wenden Sie strukturierte Bewertungsmetriken an, um die Modellleistung gegenüber realen Zielen zu messen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und konzeptionellen Rahmenbedingungen, bevor Sie sich an die praktischen Strategien zur Datenaufbereitung wagen.Sie lesen klare Erklärungen, analysieren praktische Code-Snippets und arbeiten schriftliche Übungen durch, die darauf ausgerichtet sind, Ihr Selbstvertrauen aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Profis und angehende Datenpraktiker, die maschinelles Lernen auf ihre Domäne anwenden möchten, ohne dass fortgeschrittene mathematische Voraussetzungen erforderlich sind. Bauen Sie noch heute Ihre grundlegenden Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen auf.