Programmierung von Machine Learning-Modellen

Kursüberblick

Die Weiterbildung Programmierung von Machine Learning-Modellen vermittelt technische und analytische Kompetenzen zur Entwicklung lernender Modelle für datenbasierte Anwendungen. Die Inhalte werden entlang von Datenvorbereitung, Modellprogrammierung und Leistungsbewertung strukturiert aufgebaut. Datenbasis und Vorbereitung Datenquellen für Modellierungsaufgaben einordnen Datensätze bereinigen, transformieren und aufteilen Merkmale und Zielvariablen für Modelle definieren Trainings-, Test- und Validierungsdaten vorbereiten Modellprogrammierung Machine-Learning-Algorithmen programmatisch anwenden Modelle für Klassifikation und Regression entwickeln Parameter und Trainingsabläufe im Code steuern Bibliotheken für Modellierung und Auswertung nutzen Training und Optimierung Modelle trainieren und Ergebnisse vergleichen Hyperparameter anpassen und Modellleistung verbessern Überanpassung erkennen und Gegenmaßnahmen einsetzen Fehlerquellen in Daten und Trainingsprozessen analysieren Evaluation und Bereitstellung Modellergebnisse anhand geeigneter Metriken bewerten Vorhersagen fachlich prüfen und interpretieren Modellcode dokumentieren und reproduzierbar strukturieren Modelle für weitere Anwendungsschritte vorbereiten Die Weiterbildung befähigt zur Programmierung, Optimierung und Bewertung von Machine-Learning-Modellen für datenbasierte Aufgabenstellungen.

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