Diese Schulung soll ein tiefgreifendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken vermitteln, die für Datenwissenschaft und -analyse erforderlich sind. Sie vermittelt Kenntnisse in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning, Python, Datenmodellierung und Datenvisualisierung.
Einführung in die Datenwissenschaft und Python:- Überblick über Datenwissenschaft und die Bedeutung von Optimierungstechniken bei der Erstellung effizienter Modelle
- Einführung in Python und wichtige Bibliotheken wie Scikit-Learn und NumPy zur Implementierung von Optimierungs- und Regularisierungstechniken
- Verstehen, wie Modelle des maschinellen Lernens optimiert werden können, um die Leistung zu verbessern und Überanpassung zu reduzieren
- Einrichten von Python-Umgebungen zur Anwendung von Optimierungsstrategien bei realen Datenwissenschaftsproblemen
Optimierungstechniken im maschinellen Lernen:
- Verständnis der Grundlagen der Optimierung in Machine Learning-Modellen, einschließlich Verlust- und Kostenfunktionen
- Einführung in Optimierungsalgorithmen wie Gradientenabstieg und stochastischer Gradientenabstieg
- Anpassung von Modellparametern zur Minimierung von Fehlern und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit
- Verwendung von Python-Bibliotheken zur Implementierung von Optimierungstechniken und zur Bewertung der Modellleistung
Regulierung zur Vermeidung von Überanpassung:
- Einführung in Regulierungsmethoden wie Lasso und Ridge zur Bekämpfung von Überanpassung in Machine Learning-Modellen
- Implementierung der L1- und L2-Regulierung in Python zur besseren Modellverallgemeinerung
- Verständnis des Kompromisses zwischen Verzerrung und Varianz beim Modelltraining
- Bewährte Verfahren zur Auswahl und Anwendung von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Modellrobustheit
Ensemblemethoden für eine verbesserte Modellleistung:
- Einführung in Methoden des Ensemble Learning wie Bagging, Boosting und Random Forests
- Verständnis des Konzepts der Modellaggregation zur Verbesserung der Genauigkeit und Reduzierung der Varianz
- Implementierung von Ensemble-Techniken in Python zur Kombination mehrerer Modelle für eine bessere Leistung
- Bewertung der Effektivität von Ensemblemethoden in realen Data Science-Projekten
Datenoptimierung und Ensemble-Methoden werden mit Python und Bibliotheken wie Scikit-Learn und NumPy implementiert; Datenoptimierung und Ensemble-Methoden umfassen Gradientenabstieg, L1- und L2-Regulierung, Bagging, Boosting und Random Forests.