In diesem Seminar erhalten Sie einen praktischen Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python. Sie lernen die Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning und setzen eigene Modelle mit Scikit-Learn um.

Sie analysieren Daten mit Pandas und NumPy, führen Preprocessing-Schritte durch und bewerten die Qualität Ihrer Modelle mit geeigneten Methoden.

Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Inhalt:

Einführung in Machine Learning
- Begriffe und Grundprinzipien
- Anwendungsfelder von ML
Überblick Supervised vs. Unsupervised Learning
- Klassifikation und Regression
- Clustering-Grundlagen
Datenvorverarbeitung mit Pandas und NumPy
- Daten laden, bereinigen und transfo…

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Einführung in Machine Learning
- Begriffe und Grundprinzipien
- Anwendungsfelder von ML
Überblick Supervised vs. Unsupervised Learning
- Klassifikation und Regression
- Clustering-Grundlagen
Datenvorverarbeitung mit Pandas und NumPy
- Daten laden, bereinigen und transformieren
- Feature Engineering
Modelltraining mit Scikit-Learn
- Modellwahl und Hyperparameter
- Train-/Test-Split und Cross-Validation
Evaluierung und Interpretation
- Metriken für Klassifikation und Regression
- Modellvergleich und Optimierung

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