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Schulungsübersicht
Einführung in angewandtes Machine Learning
- Statistisches Lernen vs. Maschinelles Lernen
- Iteration und Bewertung
- Bias-Varianz-Abgleich
Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen
- Machine Learning Languages, Typen und Beispiele
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
Überwachtes Lernen
- Entscheidungsbäume
- Random Forests
- Modell-Auswertung
Machine Learning mit Python
- Auswahl der Bibliotheken
- Zusatz-Tools
Regression
- Lineare Regression
- Verallgemeinerungen und Nichtlinearität
- Übungen
Klassifikation
- Bayessche Auffrischung
- Naiver Bayes
- Logistische Regression
- K-Nächste Nachbarn
- Übungen
Kreuzvalidierung und Resampling
- Ansätze zur Kreuzvalidierung
- Bootstrap
- Übungen
Unüberwachtes Lernen
- K-Mittel-Clustering
- Beispiele
- Herausforderungen des unüberwachten Lernens und über K-means hinaus
Neuronale Netze
- Schichten und Knoten
- Python Bibliotheken für neuronale Netze
- Arbeiten mit scikit-learn
- Arbeiten mit PyBrain
- Deep Learning
Voraussetzungen
Kenntnisse der Programmiersprache Python. Grundlegende Vertrautheit mit Statistik und linearer Algebra wird empfohlen.
28 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Interessantes Wissen
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Kurs - Machine Learning with Python – 4 Days
Maschinelle Übersetzung
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.