- Verstehen Sie die Kernkonzepte und -techniken des maschinellen Lernens, die zur Lösung von Datenproblemen eingesetzt werden.
- Überblick über überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen.
- Erfahren Sie mehr über die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei der Implementierung von Techniken des maschinellen Lernens für die Datenanalyse.
- Erkunden Sie beliebte überwachte Lernalgorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume.
- Lernen Sie, wie Sie Modelle mithilfe von Genauigkeit, Präzision und Rückruf trainieren, testen und bewerten.
- Praktische Erfahrung in der Implementierung und Optimierung dieser Algorithmen mit Python und Scikit-learn.
- Einführung in unüberwachte Lerntechniken wie Clustering und Dimensionsreduktion.
- Lernen Sie Algorithmen wie K-Means und Principal Component Analysis (PCA) kennen.
- Verstehen Sie die Anwendungen des unüberwachten Lernens bei der Segmentierung von Daten und der Suche nach verborgenen Mustern.
- Techniken zur Bewertung der Leistung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Metriken wie Konfusionsmatrix, ROC-Kurven und Kreuzvalidierung.
- Verstehen Sie die Kompromisse bei der Auswahl des besten Modells auf der Grundlage der geschäftlichen Anforderungen.
- Lernen Sie die Hyperparameter-Optimierung zur Optimierung der Modellleistung.
- Erkunden Sie, wie ML-Techniken in verschiedenen Branchen für Datenanalyse- und Vorhersageaufgaben eingesetzt werden.
- Fallstudien zu realen Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen.
- Verstehen Sie die Integration von Modellen des maschinellen Lernens in den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft.
Techniken des maschinellen Lernens (ML) werden verwendet, um Datenprobleme durch überwachte und unüberwachte Algorithmen wie K-Means und logistische Regression zu lösen.