Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python

Maschinelles Lernen ist die Kerntechnologie, die moderne KI antreibt. Um jedoch loszulegen, benötigen Sie ein solides Verständnis der grundlegenden Konzepte und praktische Implementierungsfähigkeiten. Dieser Kurs bietet eine klare, schrittweise Einführung in die wesentlichen Konzepte und Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens. Sie werden von der theoretischen Grundlage von ML zu der Anwendung dieser Techniken übergehen, um gängige Herausforderungen der Datenwissenschaft mit branchenüblichen Python-Bibliotheken zu lösen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernparadigmen. * Anwenden von wesentlichen Algorithmen wie Linear Regression, Logistic Regression und K-Means Clustering. * Üben Sie das Reinigen, Vorbereiten und Transformieren von realen Daten speziell für die Aufnahme von Machine Learning-Modellen. * Bewerten Sie die Modellleistung anhand von kritischen Metriken wie Präzision, Recall, F1-Score und ROC-Kurven. * Konfigurieren Sie grundlegende Modellpipelines und lernen Sie Methoden zum Speichern und Laden trainierter Modelle für die zukünftige Verwendung. * Erstellen Sie vollständige, funktionierende Python-Skripte, um Klassifizierungs- und Regressionsprobleme mit echten Daten zu lösen. Der Kurs beginnt mit der Definition der Schlüsselterminologie und der Einrichtung Ihrer Python-Umgebung. Sie werden dann systematisch grundlegende Algorithmen erkunden, begleitet von praktischen, schriftlichen Übungen, die sich auf Datenaufbereitung, Training und objektive Modellbewertung konzentrieren. Dieser Kurs ist speziell für Anfänger ohne vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen konzipiert. Grundlegende Kenntnisse der Python-Syntax sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in die Data Science und Künstliche Intelligenz noch heute, indem Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens beherrschen.