Machine Learning: Grundlagen & Praxis

Kursüberblick

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über grundlegende Kenntnisse im Machine Learning und praktische Erfahrung in der Anwendung verschiedener Algorithmen. Zudem sind Sie in der Lage, Datensätze vorzubereiten sowie Modelle mit Scikit-Learn zu trainieren und zu bewerten. Terminologie und Notation im Machine Learning Installation und Nutzung von Python-Paketen für Machine Learning Vorbereitung und Transformation von Daten inklusive One-Hot Encoding und Standardisierung Training, Hyperparameter-Tuning und Modellbewertung mit k-Means, Random Forests und K-Nearest Neighbors Entwicklung und Präsentation eines Machine-Learning-Projekts zur Analyse der Modellgenauigkeit

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