Supervised Learning mit Sklearn
Anwendungen mit Sklearn
In diesem Modul erhältst Du einen gründlichen Überblick über die zentralen überwachten Verfahren im Bereich des Maschinellen Lernens. Anhand praxisnaher Fallstudien zeigen wir Dir, welche Modelle sich für bestimmte Problemstellungen besonders eignen und wie eine effektive Datenvorbereitung zur Anwendung dieser Modelle aussieht. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf den Bereichen Klassifikation und Regression.
Was wirst Du lernen?
Python-Frameworks: Wir beginnen mit einer Übersicht über die wichtigsten Python-Frameworks, die in Bezug auf das Maschinelle Lernen relevant sind, darunter Sklearn, Pandas und NumPy.
Supervised Learning: Du lernst verschiedene Modelle des überwachten Lernens kennen, einschließlich Entscheidungsbäumen, linearen Modellen und Support Vector Machines.
Training: Wir erklären, wie verschiedene Modelle trainiert werden und gehen auf jeweilige Besonderheiten ein.
Optimierung: Schließlich behandeln wir Verfahren zur Optimierung dieser Modelle, zur Bewertung ihrer Performance und der Hyperparameteroptimierung.
Praxisbezug: Du bearbeitest praxisnahe Problemstellungen an realen Daten.
Dauer des Kurses: 2 Tage
Dieser Kurs stellt eine umfassende Einführung in das überwachte Lernen mit Sklearn dar und bereitet Dich darauf vor, die Vorteile dieser Methoden in Deinen eigenen Projekten effektiv zu nutzen.
Preis/Teilnehmer: 1049€ zzgl. MwSt.
(Profitiere von einem exklusiven Preisnachlass, wenn Du Dich für mehrere Kurse anmeldest.)
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