Fundamente des maschinellen Lernens
- Grundlagen und Arten von maschinellem Lernen
- Vergleich zwischen überwachtem, unüberwachtem und verstärkendem Lernen
- Reale ML-Anwendungen in verschiedenen Industrien
Überwachte Lerntechniken
- Klassifizierungsmethoden: Entscheidungsbäume, Support Vector Machines und Naive Bayes
- Regressionsansätze: Lineare und Logistische Regression
- Evaluationsmetriken für Modelle: Genauigkeit, Präzision, Rückruf
Methoden des unüberwachten Lernens
- Clustering-Verfahren: K-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering
- Techniken der Dimensionsreduktion: PCA und t-SNE
- Ansätze für Anomalieerkennung und Empfehlungsdienste
Deep Learning und neuronale Netze vertiefen
- Einführung in künstliche neuronale Netze
- CNNs für Bildverarbeitungszwecke
- RNNs für Zeitreihenanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache
Optimierung in maschinellem Lernen
- Merkmalsauswahl und -erstellung
- Hyperparameteranpassung und -verbesserung
- Kreuzvalidierung und Überanpassungsvermeidung
Praktische Anwendung des maschinellen Lernens
- Automatisierung durch KI und prädiktive Datenanalyse
- Implementierung von ML-Modellen in Cloud-Plattformen
- Ethische Aspekte und Vorurteilsminderung in ML