Machine Learning with Python – 4 Days Schulung

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Kurs Code

mlpython

Dauer

28 hours (üblicherweise 4 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

Knowledge of Python programming language. Basic familiarity with statistics and linear algebra is recommended.

Überblick

Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kenntnisse in der Anwendung von maschinellen Lernmethoden in der Praxis zu vermitteln. Durch den Einsatz der Programmiersprache Python und ihrer verschiedenen Bibliotheken und anhand einer Vielzahl von Praxisbeispielen vermittelt dieser Kurs, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, wie man Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ausgänge der Algorithmen und Validierung der Ergebnisse.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus dem Werkzeugkasten Maschinenlerntechnik sicher zu verstehen und zu nutzen und die üblichen Fallstricke von Datenwissenschaften zu vermeiden.

Machine Translated

Schulungsübersicht

Introduction to Applied Machine Learning

  • Statistical learning vs. Machine learning
  • Iteration and evaluation
  • Bias-Variance trade-off

Supervised Learning and Unsupervised Learning

  • Machine Learning Languages, Types, and Examples
  • Supervised vs Unsupervised Learning

Supervised Learning

  • Decision Trees
  • Random Forests
  • Model Evaluation

Machine Learning with Python

  • Choice of libraries
  • Add-on tools

Regression

  • Linear regression
  • Generalizations and Nonlinearity
  • Exercises

Classification

  • Bayesian refresher
  • Naive Bayes
  • Logistic regression
  • K-Nearest neighbors
  • Exercises

Cross-validation and Resampling

  • Cross-validation approaches
  • Bootstrap
  • Exercises

Unsupervised Learning

  • K-means clustering
  • Examples
  • Challenges of unsupervised learning and beyond K-means

Neural networks

  • Layers and nodes
  • Python neural network libraries
  • Working with scikit-learn
  • Working with PyBrain
  • Deep Learning

Erfahrungsberichte

★★★★★
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