Unsupervised Learning
Anwendungen mit Sklearn
Dieses Modul bietet Dir einen umfassenden Überblick über die wichtigsten unüberwachten Lernverfahren im Maschinellen Lernen. Durch eine Reihe von Fallstudien vermitteln wir, welche Modelle sich für bestimmte Aufgaben eignen und wie Du die Datenvorbereitung für die Anwendung dieser Modelle effektiv gestalten kannst. Der Schwerpunkt liegt auf den Bereichen Clustering, Anomalieerkennung und Dimensionsreduktion.
Was wirst Du lernen?
Python-Frameworks: Wir beginnen mit einer Auffrischung der wichtigsten Python-Frameworks, die im Bereich des Maschinellen Lernens verwendet werden, einschließlich Skearn, Pandas und NumPy.
Unsupervised Learning: Du lernst verschiedene Modelle des unüberwachten Lernens kennen, darunter Clusterverfahren, wie z.B. K-Means, und die Hauptkomponentenanalyse (PCA).
Training: Wir erläutern, wie Du diese Modelle trainieren und praxisnah anwenden kannst.
Optimierung: Schließlich behandeln wir Methoden zur Optimierung der Modelle und zur Bewertung ihrer Leistung.
Praxisbezug: Du bearbeitest praxisnahe Problemstellungen an realen Daten.
Dauer des Kurses: 2 Tage
Dieser Kurs vermittelt Dir fundierte Kenntnisse im Bereich des unüberwachten Lernens, die Du direkt in Deine eigenen Projekte einfließen lassen kannst. Dabei bieten wir sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Übungen, um ein umfassendes Verständnis dieser wichtigen Techniken zu gewährleisten.
Preis/Teilnehmer: 1049€ zzgl. MwSt.
(Profitiere von einem exklusiven Preisnachlass, wenn Du Dich für mehrere Kurse anmeldest.)
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