Beschreibung
Machine Learning mit Python
Das Seminar gibt eine Einführung in Konzepte und in die Praxis des Machine Learnings. Es zeigt Einsatzoptionen, erklärt statistische Grundlagen und schult anhand praktischer Beispiele die Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek. Neben der Klassifizierung und Prognostizierung von Daten, liegt der Schwerpunkt auf derVorverarbeitung der Daten und der Extraktion relevanter Variablen für den Anlernprozess.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 10 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Daten ziehen und aufbereiten
- Dateien im Verzeichnis ansteuern
- Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien
- SQL-Datenbanken ansteuern
- Arbeiten mit Datenmatrizen: Einführung in Numpy & Pandas
- Daten inspizieren und beschreiben
- Fehlende Werte behandeln
- Machine Learning Grundlagen
- Grundlagen, Varianten und Techniken des Machine Learnings.
- Arbeiten mit der Machine Learning Bibliothek scikit-learn.
- Einfache Zusammenhänge zwischen stetigen Variablen modellieren: Lineare Regression
- Klassifizieren mit Logistic Regression, Softmax und Support Vector Machine.
- Modelle evaluieren: Accuracy, Precision, Recall & Confusion matrix
- Unterteilen der Daten in Trainings- und Testdaten
- Feature-Extraction
- Kategoriale Daten vorbereiten: One-Hot Codierung
- Standardisierung von Daten
- Dimensionsreduktion mit PCA (Principle Component Analysis)
- Aufbereitung von Textdaten: Tokenizer und Bag-of-words.
- Kategoriale Daten vorbereiten: One-Hot Codierung
- Machine Learning Workflow
- Daten aufarbeiten und zusammenführen (DataMapper)
- Pipelines einrichten
- Speichern und laden trainierter Klassifizierer
Zielgruppe / Voraussetzungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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