In diesem Kurs werden die theoretischen und praktischen Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt. Du lernst, wie Maschinen Muster erkennen und wie die Qualität der Daten den Erfolg beeinflusst.
Kursinhalt1. Grundlagen des maschinellen Lernens- wie Maschinen Muster erkennen
- wie Modelle trainiert und validiert werden
- wie Datenqualität den Erfolg bestimmt
2. Praktische Umsetzung
- echte Nachhaltigkeitsdaten aus Energie, Klima und Umwelt
- ML-Methoden direkt im Code umgesetzt