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Machine Learning Mastery
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Intermediate
Beherrschen Sie das gesamte Spektrum des maschinellen Lernens mit Python, indem Sie praktische Fähigkeiten mit fundierten theoretischen Grundlagen kombinieren. Modelle schnell mit scikit-learn erstellen und das Verständnis für Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und Optimierung vertiefen. Mehr anzeigen
python
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Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Build your first machine learning models with scikit-learn
- Strengthen your foundation with probability, linear algebra, and optimization
- Implement and evaluate regression techniques for forecasting and analysis
- Apply classification methods to organize and interpret complex data
- Explore clustering to uncover hidden patterns in unlabeled datasets
- Understand the fundamentals of reinforcement learning and its applications
- Design and train neural networks to grasp the basics of deep learning
- 175 chapters
- 24 hours
- 186 tasks
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Learning track content
Module 1 / ML-Einführung Mit Scikit-Learn
Erlernen der Konzepte des maschinellen Lernens und des Workflows von ML-Projekten.
Die Vorverarbeitung ist wahrscheinlich die wichtigste Phase eines ML-Projekts. Dieses Kapitel behandelt die für nahezu jeden Datensatz erforderlichen Vorverarbeitungsschritte.
Eine Pipeline ist eine elegante Methode, um alle Vorverarbeitungsschritte sowie ein Modell zu kombinieren. Pipelines erleichtern das Trainieren und die Nutzung eines Modells erheblich.
Die Modellierung ist die spannendste Phase eines ML-Projekts. Lernen Sie, das Modell zu erstellen, zu optimieren und zu evaluieren!
Module 2 / Lineare Regression mit Python
Beginnen wir mit dem einfachsten Modell der linearen Regression! Sie lernen das Konzept der linearen Regression kennen und erfahren, wie Vorhersagen in Python getroffen werden.
Die meisten Vorhersageaufgaben in der Praxis beinhalten mehr als ein Merkmal. Sie lernen, wie man lineare Regression mit mehreren Merkmalen durchführt.
Eine Gerade beschreibt die Daten nicht immer ausreichend. Lernen Sie, wie ein komplexeres Modell für Vorhersagen erstellt wird. Dafür eignet sich die polynomiale Regression.
Nachdem Sie nun wissen, wie man verschiedene lineare Regressionsmodelle erstellt, benötigen Sie eine Methode, um das beste auszuwählen. Dies ist mithilfe von Metriken möglich. In diesem Abschnitt werden die am häufigsten verwendeten Metriken sowie die Herausforderungen bei deren Anwendung erläutert.
Module 4 / Clusteranalyse
Tauchen Sie in die Grundlagen der Clusteranalyse ein und erfahren Sie, wie sie sich von der Klassifikation unterscheidet. Entdecken Sie wesentliche Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die diese Methode des unbeaufsichtigten Lernens unterstützen, um verborgene Muster in Daten aufzudecken.
Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der wichtigsten Vorverarbeitungstechniken, die eine effektive Clusterbildung gewährleisten. Erfahren Sie, wie fehlende Werte behandelt, kategoriale Merkmale codiert, Daten normalisiert und geeignete Distanzmaße sowie Verknüpfungen ausgewählt werden, um die Genauigkeit der Clusterbildung zu erhöhen.
Beherrschen der Fähigkeiten zur effektiven Anwendung des K-Means-Clusterings. Verständnis der Funktionsweise des Algorithmus. Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern. Praktische Erfahrung durch Implementierung von K-Means auf synthetischen und realen Datensätzen.
Erkunden Sie die Grundlagen des hierarchischen Clusterings und erfahren Sie, wie Daten mithilfe von Dendrogrammen in sinnvolle Cluster gruppiert werden. Sicherheit beim Erkennen der optimalen Clusteranzahl und Anwendung der Methode auf synthetische sowie reale Datensätze.
Erfahren Sie, wie DBSCAN bei der Erkennung von Clustern unterschiedlicher Formen und der Behandlung von Ausreißern in Daten überzeugt. Verstehen Sie die Mechanismen dieses dichtebasierten Algorithmus, die Zuordnung von Punkten zu Clustern und die Anwendung auf synthetische sowie reale Datensätze.
Fundierte Kenntnisse über Gaußsche Mischmodelle und deren Verwendung von Wahrscheinlichkeiten zur Modellierung komplexer Clusterformen. Prinzipien der Gaußschen Verteilung. Funktionsweise von GMMs. Anwendung auf Dummy- und Realweltdaten zur Festigung des Verständnisses.
Module 5 / Einführung in Reinforcement Learning
Erfahren Sie, wie Agenten durch Versuch und Irrtum optimale Entscheidungen treffen. Lernen Sie die Grundlagen der Theorie des Reinforcement Learning kennen. Praktische Erfahrung mit der Einrichtung und Ausführung einer Gymnasium-Umgebung sammeln.
Beherrschung des Trade-offs zwischen Exploration und Exploitation anhand des Multi-Armed-Bandit-Problems. Implementierung von Aktionswertschätzung, ε-greedy, Upper Confidence Bound und Gradient-Bandit-Methoden. Bewertung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen bei simulierten Aufgaben zur Belohnungsmaximierung.
Dynamische Programmierung für modellbasiertes RL beherrschen. Entdecken, wie Bellman-Gleichungen zur Bewertung und Verbesserung von Politiken verwendet werden können. Implementierung von Policy- und Value-Iteration-Algorithmen. Untersuchung der generalisierten Policy-Iteration als theoretische Grundlage für modellfreie Methoden.
Beherrschung der Monte-Carlo-Methoden für modellfreies RL. Schätzung von Wertfunktionen und Ableitung optimaler Politiken aus vollständigen Episoden. Implementierung von On-Policy- und Off-Policy-Monte-Carlo-Kontrollalgorithmen. Entdeckung von Explorationsstrategien zur Optimierung des modellfreien Lernens.
Beherrschung des Temporal-Differenz-Lernens für modellfreies RL. Schätzung von Wertfunktionen aus partiellen Episoden mittels TD(0)-Aktualisierungen. Implementierung von On-Policy-SARSA- und Off-Policy-Q-Learning-Algorithmen. Verständnis der Kombination von Monte-Carlo-Methoden und TD-Lernen in n-Schritt-TD und TD(λ).
Module 6 / Einführung in Neuronale Netze
Zunächst besprechen wir, was ein neuronales Netzwerk ist und wie es funktioniert. Außerdem betrachten wir den Anwendungsbereich.
Als Nächstes werden wir versuchen, ein eigenes neuronales Netzwerk zu erstellen und beobachten, wie effizient es das Lernen bewältigt. Außerdem betrachten wir eine fertige Lösung aus der scikit-learn-Bibliothek.
Abschließend erhalten Sie zusätzliche nützliche Informationen darüber, wie Sie das passende Modell auswählen und welche Arten von neuronalen Netzen existieren. Zum Abschluss des Kurses wird Ihr erworbenes Wissen überprüft.
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- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben
Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....
Matteo Comune
Dank ihnen lerne ich viel…
Dank ihnen lerne ich viel schneller, weil sie Ihnen helfen, alles von Grund auf zu verstehen. Es ist die beste Website, die Menschen ohne IT-Hintergrund hilft...
Yuliana Cadavid
großartiger Kurs für Anfänger
großartiger Kurs für Anfänger, sie testen Ihr Wissen in jeder Lektion...
Elpunzon
Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung…
Ich genieße meine Codefinity-Erfahrung beim Lernen von Python. Die selbstgesteuerte Lernweise ist großartig, weil ich sie in meinen Zeitplan integrieren kann...
Alexandru Alexandru
Es ist schön, von Codefinity zu lernen
Es ist schön, von Codefinity zu lernen. Es ist einfach und hat gute Beispiele für das, was ich hier gelernt habe...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Einfach zu folgen und bietet Herausforderungen in meinem täglichen Leben. Die Herausforderung hält mich dazu an, Tag für Tag lernen zu wollen...
Elan
Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug…
Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug, das Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten als Software-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zu entwickeln. Die Übungen machen Spaß und sind eine gute Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu schärfen...
Thibault
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert und es erfolgreich mit Codefinity tut - danke...
Adrien Morel
Gut gestaltet für totale Anfänger
Gut gestaltet für totale Anfänger, schrittweiser Fortschritt und gibt mir Vertrauen....
_Gracy
es ist einfach perfekt erklärt
es ist einfach perfekt erklärt! bisher habe ich keine Schwierigkeiten erlebt, weil alles so gut organisiert ist...
Ruslan Kravchuk
Das Wichtigste ist zu lernen und nicht aufzugeben
Das Material ist gut, es gibt viel zu lernen, alles um besser zu werden und das Wichtigste ist, das zu lernen, was Sie wollen....
Matteo Comune
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Yuliana Cadavid
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Elpunzon
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Alexandru Alexandru
Es ist schön, von Codefinity zu lernen
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Codefinity ist ein umfassendes Lernwerkzeug, das Ihnen hilft, Ihre Fähigkeiten als Software-Ingenieur oder Datenwissenschaftler zu entwickeln. Die Übungen machen Spaß und sind eine gute Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu schärfen...
Thibault
Zum ersten Mal lernen, wie man programmiert
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Adrien Morel
Gut gestaltet für totale Anfänger
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_Gracy
es ist einfach perfekt erklärt
es ist einfach perfekt erklärt! bisher habe ich keine Schwierigkeiten erlebt, weil alles so gut organisiert ist...
Data Engineer
Abschlusszertifikat
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Webentwicklung mit C#
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Python von Null bis Held
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SQL von Null bis Held
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C++ Grundlagen
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Spielentwicklung Mit Unity
Anfänger
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Werden Sie Ein React-Entwickler
Mittelstufe
4.3
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Excel-Grundlagen
Anfänger
4.6
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Java-Grundlagen
Anfänger
4.5
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Full Stack Webentwicklung
Anfänger
4.6
(1017)
Spur
Grundlagen der Frontend-Entwicklung
Anfänger
4.6
(974)
Spur
Beherrschung der Datenvisualisierung
Mittelstufe
4.6
(668)
Spur
C++ Meisterschaft
Fortgeschritten
4.4
(22)
Spur
Java Web
Fortgeschritten
4.7
(3332)
Spur
Werden Sie QA-Ingenieur
Anfänger
4.6
(841)
Spur
Videoproduktion mit Adobe
Anfänger
5.0
(7)
Spur
Ui/ux-Design-Tools
Anfänger
4.7
(10)
Spur
Wesentliche Bürokompetenzen
Anfänger
4.6
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Digital Marketing Essentials
Anfänger
4.4
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Complete Social Media Management
Anfänger
5.0
(4)
Spur
Business AI Toolkit
Anfänger
4.6
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Spur
No-Code-Website-Entwicklung
Anfänger
4.3
(3)
Spur
Deep Learning Odyssey
Fortgeschritten
4.3
(27)
Become a Development expert
Interactive exercises
Learning videos
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