Scikit-learn Machine Learning Seminar
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Welt des maschinellen Lernens mit Scikit-learn. Scikit-learn ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen und bietet eine Vielzahl von Algorithmen und Werkzeugen, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Über diesen Kurs
Dieser Kurs richtet sich an alle, die ihr Wissen über maschinelles Lernen vertiefen möchten, insbesondere im Bereich von Scikit-learn. Wir werden uns die Grundlagen des maschinellen Lernens anhand von praxisnahen Beispielen und Übungen ansehen und lernen, wie man Scikit-learn effektiv einsetzt, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
Der Kurs beinhaltet theoretische Konzepte, praktische Übungen und Anleitungen zur Anwendung von Scikit-learn in realen Projekten. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren und Vorhersagen zu treffen, um komplexe Probleme zu lösen.
Warum diesen Kurs kaufen?
Dieser Kurs bietet eine praxisnahe und umfassende Einführung in die Welt des maschinellen Lernens mit Scikit-learn. Durch den Erwerb dieser Fähigkeiten werden Sie in der Lage sein, komplexe Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, die für Ihr Unternehmen oder Ihre Karriere von unschätzbarem Wert sein können.
Egal, ob Sie ein Einsteiger oder ein erfahrener Datenwissenschaftler sind, dieser Kurs wird Ihnen helfen, Ihr Wissen über maschinelles Lernen zu vertiefen und Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Scikit-learn zu verbessern. Mit dem Erwerb dieses Kurses werden Sie zu einem begehrten Experten auf dem Gebiet des maschinellen Lernens mit Scikit-learn.
Agenda
- Einführung in maschinelles Lernen mit Scikit-learn
- Einführung in maschinelles Lernen mit Scikit-learn
- Ensembles und Bagging
- Ensembles und Bagging
- Boosting-Algorithmen
- Boosting-Algorithmen
- Support Vector Machines
- Support Vector Machines
- Neuronale Netzwerke mit Scikit-learn
- Neuronale Netzwerke mit Scikit-learn
- Zeitreihenvorhersage mit Machine Learning
- Zeitreihenvorhersage mit Machine Learning
- Anwendung von Machine Learning in der Praxis
- Anwendung von Machine Learning in der Praxis
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Überwachtes Lernen: Klassifikation
- Überwachtes Lernen: Klassifikation
- Überwachtes Lernen: Regression
- Überwachtes Lernen: Regression
- Unüberwachtes Lernen: Clustering
- Unüberwachtes Lernen: Clustering
- Dimensionsreduktionstechniken
- Dimensionsreduktionstechniken
- Evaluierung von Machine Learning Modellen
- Evaluierung von Machine Learning Modellen
- Hyperparameter-Optimierung
- Hyperparameter-Optimierung
- Feature Engineering
- Feature Engineering