Grundlagen des maschinellen Lernens für die Datenwissenschaft

Sie interessieren sich für maschinelles Lernen, finden aber die Fachsprache abschreckend? Dieser Kurs erklärt die wichtigsten Konzepte moderner Data Science und künstlicher Intelligenz verständlich und vermittelt komplexe Themen in klaren, nachvollziehbaren Texten. Sie erwerben ein solides Fundament im maschinellen Lernen und verstehen, wie Vorhersagemodelle funktionieren, ihre Ergebnisse zu interpretieren und grundlegende Algorithmen auf Datensätze anzuwenden. Anhand von Erklärungen und praktischen Übungen lernen Sie, die Sprache der Daten zu sprechen und zu verstehen, wie maschinelles Lernen unsere Welt prägt. Was Sie lernen werden: - Die Kernprinzipien des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens verstehen. - Gängige Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und K-Means-Clustering anwenden. - Wichtige Techniken zur Datenaufbereitung und zum Feature Engineering üben, um die Modellleistung zu verbessern. - Die Leistung Ihrer Modelle anhand branchenüblicher Metriken bewerten. - Ein intuitives Verständnis für die Funktionsweise moderner Systeme wie neuronaler Netze und großer Sprachmodelle entwickeln. - Die entscheidende Bedeutung von Ethik, Fairness und Bias in Anwendungen des maschinellen Lernens verstehen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Begriffen und Datenkonzepten, bevor er zu wichtigen Algorithmenfamilien und der Modellevaluierung übergeht. So bauen Sie Ihr Wissen Schritt für Schritt auf. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger konzipiert. Vorkenntnisse in maschinellem Lernen, Statistik oder fortgeschrittener Programmierung sind nicht erforderlich. Legen Sie noch heute los und legen Sie den Grundstein für Ihr Wissen im Bereich maschinelles Lernen.