Schulung
Einführung in Machine Learning mit Python
Machine Learning macht aus Daten nutzbare Vorhersagen und Erkenntnisse. Diese Einführung vermittelt die wichtigsten Verfahren des überwachten und unüberwachten Lernens — von linearer Regression über Entscheidungsbäume bis Random Forest — und setzt sie anhand vieler praktischer Beispiele in Python um.
Schulungsziel
In dieser Schulung erhalten Sie eine anwendungsbezogene Einführung in das Thema Machine Learning. Sie erlernen den Umgang mit den wichtigsten Verfahren, die in der statistischen Datenanalyse mit Machine Learning eingesetzt werden. Diese werden Sie in Python anhand vieler praktischer Beispiele umsetzen.
Zielgruppe
Entwicklerinnen und Entwickler, Data Scientists und alle, die den Umgang mit Machine Learning erlernen und vertiefen möchten.
Erforderliche Vorkenntnisse
Grundlegende Programmierkenntnisse (nicht notwendigerweise Python-spezifisch).
Themen
Die im Rahmen der Schulung behandelten Inhalte schließen ein:
- Einführung in Machine Learning
- Supervised vs. Unsupervised Learning
- Klassifikations- und Regressionsmodelle
- Statistische Grundlagen
- Einführung in Python
- Lineare Regression
- Regularisationsmethoden: Ridge und Lasso
- Regressionsbäume
- Random Forest und Gradient Boosted Machines
- Best Practices
- Überblick über Cross-Validation und Modell-Tuning