Maschinelles Lernen (ML) mit Python - Inhouse von HECKER CONSULTING

Wie lernt eine Maschine? Erhalten Sie auf verständliche Art und Weise eine Einführung in das maschinelle Lernen und werden Sie Schritt für Schritt in das maschinelle Lernen mit Hilfe der derzeit gefragtesten Sprache Python eingeführt.

Einstieg in Maschinelles Lernen mit Python

• Maschinelles Lernen in unserer Welt
• Die Werkzeuge, die Sie brauchen
• Was ist maschinelles Lernen?
• Was ist nicht maschinelles Lernen?
• Was ist unüberwachtes Lernen?
• Was ist überwachtes Lernen?
• Was ist verstärkendes Lernen?
• Was sind die Schritte zum maschinellen Lernen?

Datensammlung für maschinelles Lernen

• Was ist beim Sammeln von Daten zu beachten?
• Wie man Daten in Python importiert

Verständnis von Daten für maschinelles Lernen

• Daten beschreiben
• Wie man Daten in Python zusammenfasst
• Daten visualisieren
• Wie man Daten in Python visualisiert

Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen

• Häufige Probleme mit der Datenqualität
• Wie man fehlende Daten in Python auflöst
• Normalisierung Ihrer Daten
• Wie man Daten in Python normalisiert
• Stichproben aus Ihren Daten
• Wie man in Python Stichproben aus Daten zieht
• Reduzieren der Dimensionalität Ihrer Daten

Arten von Modellen des maschinellen Lernens

• Klassifizierung versus Regressionsprobleme
• Wie man ein Modell für maschinelles Lernen in Python erstellt

Ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht, maschinelles Lernen ist überall um uns herum. Haben Sie sich jemals gefragt, wie eine Maschine lernt? Was ist mit KI (Künstliche Intelligenz), Deep Learning, statistischer Modellierung? Sind das alles verschiedene Namen für ein und dieselbe Sache? Erfahren Sie, was maschinelles Lernen bedeutet und auf welche Weise Maschinen lernen. Sie werden dabei die Schritte der Datenerfassung, -untersuchung und -aufbereitung kennenlernen und anhand von Beispielen, diese einzelnen Phasen mit Python umsetzen. Zum Schluss werden Sie alles zusammen, indem Sie die Ergebnisse eines maschinellen Lernmodells in Python erstellen, auswerten und interpretieren.