Machine Learning A–Z
Verstehen und implementieren Sie die wichtigsten Machine-Learning-Algorithmen — von der linearen Regression bis zu neuronalen Netzen.
- 8–10 weeks
- 58 Lektionen
- 167 Eingeschrieben
Unterrichtet von Jan Weber
Was Sie lernen werden
Kursübersicht
Machine Learning verändert die Art, wie wir Daten nutzen und Entscheidungen treffen. In diesem umfassenden Kurs lernen Sie die wichtigsten Algorithmen und Konzepte des maschinellen Lernens — Schritt für Schritt, mit praktischen Beispielen in Python.
Von überwachtem und unüberwachtem Lernen über Modellbewertung bis hin zu neuronalen Netzen: Sie erhalten ein solides Fundament, um Machine-Learning-Projekte eigenständig umzusetzen und datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
Kursplan
58 Lektionen • 8–10 weeks
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Lektion 1Was ist Machine Learning?
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Lektion 2Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
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Lektion 3Trainings- und Testdaten
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Lektion 4Modellbewertung verstehen
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Lektion 1Lineare Regression
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Lektion 2Logistische Regression
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Lektion 3Entscheidungsbäume und Random Forests
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Lektion 4Support Vector Machines
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Lektion 1K-Means-Clustering
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Lektion 2Hierarchisches Clustering
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Lektion 3Hauptkomponentenanalyse (PCA)
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Lektion 4Anomalieerkennung
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Lektion 1Neuronale Netze – Einführung
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Lektion 2Modell-Tuning und Kreuzvalidierung
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Lektion 3Feature Engineering
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Lektion 4ML-Projekt von A bis Z
Jan Weber
Data Scientist & Python-Dozent
- 58 Lektionen
- 167 Teilnehmer
- 10+ Years Erf.
Marcus hat als Data Scientist bei Google und drei Series-B-Startups gearbeitet. Heute unterrichtet er Data Science in Vollzeit und ist bekannt dafür, Statistik verständlich und zugänglich zu vermitteln.
- Lektionen 58
- Niveau Experte
- Dauer 8–10 weeks
- Teilnehmer 167
- Zertifikat Inklusive
- Zugang Lebenslang
30-Tage-Geld-zurück-Garantie
