Machine Learning mit Python in München

Einführung ins Machine Learning

• Was ist eigentlich Machine Learning?
• Unterarten des Machine Learning
• Was kann Machine Learning leisten?
• Was kann Machine Learning nicht leisten?
• Fallbeispiele zum Machine Learning
• Funktionsweise von Machine Learning Algorithmen (anhand von drei Verfahren erklärt)

Python für Machine Learning

• Wichtige Datentypen für ML in Python (Listen, Tupel, Dictionaries)
• Daten einlesen und aufbereiten mit Pandas und NumPy

scikit-learn

• Was bietet scikit-learn für Algorithmen?
• Überblick über diese Bibliothek
• Fallstudie: Wird der Kunde das Produkt kaufen oder nicht?
• Alle Schritte um dieses Problem mit scikit-learn zu lösen
• Abspeichern, Wiederherstellen und Anwenden trainierter Modelle

TensorFlow / Keras

• Was bietet TensorFlow / Keras?
• Überblick über diese Bibliothek
• Fallstudie: Für welchen Preis kann ein Haus verkauft werden?
• Alle Schritte um dieses Problem mit TensorFlow / Keras zu lösen
• Abspeichern, Wiederherstellen und Anwenden trainierter Modelle