Beherrschung des Maschinellen Lernens
Intermediate
4.5
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Beherrschen Sie das gesamte Spektrum des maschinellen Lernens mit Python, indem Sie praktische Fähigkeiten mit fundierten theoretischen Grundlagen kom…
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Was Sie lernen werden
Building machine learning models with scikit-learn
Implementing regression techniques for forecasting
Understanding reinforcement learning basics
Preprocessing data using Scikit-learn tools
Applying classification methods to complex data
Designing and training neural networks
Creating pipelines for efficient data processing
Exploring clustering for pattern recognition
Evaluating models with classification metrics
Learning track content
Erlernen der Konzepte des maschinellen Lernens und des Workflows von ML-Projekten.
Die Vorverarbeitung ist vermutlich die wichtigste Phase eines ML-Projekts. Dieses Kapitel behandelt die notwendigen Vorverarbeitungsschritte für nahezu jedes Datenset.
Scikit-Learn-Konzepte
Vertrautmachen mit dem Datensatz
Umgang mit Fehlenden Werten
Herausforderung: Fehlende Werte Imputieren
Ordinalencoder
One-Hot-Encoder
LabelEncoder
Herausforderung: Kodierung Kategorialer Variablen
Warum Die Daten Skalieren?
StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScaler
Herausforderung: Skalierung der Merkmale
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.
Modelle
K-Neighbors-Klassifikator
Bewertung des Modells
Kreuzvalidierung
Herausforderung: Bewertung des Modells mit Kreuzvalidierung
GridSearchCV
Der Fehler von GridSearchCV
Herausforderung: Abstimmung von Hyperparametern mit RandomizedSearchCV
Modellierungszusammenfassung
Herausforderung: Alles Zusammenführen
Erkunden Sie die Grundlagen mathematischer Funktionen. Verschiedene Typen algebraischer und transzendenter Funktionen, deren Eigenschaften sowie deren Implementierung in Python zur Lösung praxisnaher Probleme.
Einführung in Funktionen
Grundlagen von Jupyter Notebook
Implementierung Grundlegender Funktionen in Python
Algebraische Funktionen
Implementierung von Identitäts-Quadratfunktionen in Python
Implementierung Rationaler Funktionen in Python
Herausforderung: Maximierung des Gewinns mit Quadratischen Funktionen
Transzendente Funktionen
Implementierung von Exponential-Logarithmus-Funktionen in Python
Implementierung von Sinusoidal-Tangenten-Funktionen in Python
Beherrschen Sie die Konzepte von Mengen und Reihen, von grundlegenden Operationen bis zu praktischen Anwendungen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Implementierung von Mengenoperationen sowie beim Arbeiten mit arithmetischen und geometrischen Reihen in Python.
Fundiertes Verständnis von Grenzwerten, Ableitungen, Integralen und partiellen Ableitungen. Verbindung von Theorie und Praxis durch Implementierung dieser Konzepte in Python und Anwendung auf Optimierung mittels Gradientenabstieg.
Einführung in Grenzwerte
Grenzwerte in Python Implementieren
Einführungen in Ableitungen
Ableitung in Python Implementieren
Einführung in Integrale
Implementierung von Integralen in Python
Einführungen in Partielle Ableitungen
Implementierung Partieller Ableitungen in Python
Gradientenabstieg
Implementierung des Gradientenabstiegs in Python
Herausforderung: Anpassung Einer Geraden Mit Gradientenabstieg
Fundierte Kenntnisse über Vektoren, Matrizen und Transformationen. Vermittlung von Zerlegungsmethoden und Eigenwertanalyse, mit Vertiefung der Konzepte durch Python-Programmierungsaufgaben und praxisnahe Anwendungen in der Datenwissenschaft.
Einführungen in Vektoren
Implementierung von Vektoren in Python
Matrixoperationen
Matrixoperationen in Python
Einführung in Matrixtransformationen
Implementierung von Matrixtransformationen in Python
Herausforderung: Kombinierte Transformationen Eines Vektors
Einführung in die Matrixzerlegung
Implementierung der Matrixzerlegung in Python
Herausforderung: Lösung Eines Linearen Gleichungssystems Mit LU-Zerlegung
Einführung in Eigenvektoren und Eigenwerte
Implementierung von Eigenvektoren und Eigenwerten in Python
Vertiefung in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Untersuchung von bedingter Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes und statistischen Kennzahlen. Umsetzung zentraler Konzepte in Python, Simulation von Verteilungen sowie Festigung der Kenntnisse durch Herausforderungen und Quizfragen.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung Verstehen
Implementierung Grundlegender Wahrscheinlichkeiten in Python
Verständnis der Bedingten Wahrscheinlichkeit und des Satzes von Bayes
Implementierung der Bedingten Wahrscheinlichkeit und des Satzes von Bayes in Python
Verstehen von Stichproben
Implementierung von Sampling in Python
Verständnis von Zentraler Tendenz und Streuung
Implementierung der Streuung in Python
Herausforderung: Wahrscheinlichkeitsanalyse in der Qualitätskontrolle
Verständnis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Implementierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Python
Herausforderung: Stichproben zur Qualitätskontrolle
Beherrschung der grundlegenden Schritte zur Bereinigung und Vorbereitung von Rohdaten für Analyse und maschinelles Lernen.
Rohdaten in verwendbare Merkmale für ML-Modelle umwandeln.
Entwicklung und Auswahl von Merkmalen zur Verbesserung der Modellleistung und Interpretierbarkeit.
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 anwendet.
Eine Gerade beschreibt die Daten nicht immer ausreichend. Lernen Sie, wie ein komplexeres Modell für Vorhersagen erstellt werden kann. 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.
Erfahren Sie, wie der k-nächste-Nachbarn-Algorithmus Vorhersagen auf Basis von Ähnlichkeiten trifft. Umgang mit mehreren Merkmalen, Parametereinstellung und Anwendung von Kreuzvalidierung zur Verbesserung der Genauigkeit.
Verstehen, wie die logistische Regression Wahrscheinlichkeiten modelliert und Ergebnisse klassifiziert. Anwendung der Implementierung, Interpretation von Entscheidungsgrenzen und Einsatz von Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting.
Erfahren Sie, wie Entscheidungsbäume Daten anhand von Merkmalswerten in sinnvolle Gruppen unterteilen. Untersuchen Sie, wie Parameter wie Baumtiefe und minimale Stichprobengröße pro Blatt die Modellleistung und Generalisierung beeinflussen.
Erkunden, wie Random Forests mehrere Entscheidungsbäume kombinieren, um Genauigkeit und Robustheit zu verbessern.
Die Rolle des Zufalls verstehen und diese Ensemble-Methode auf reale Daten anwenden.
Bewertung von Modellen anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score. Interpretation von Konfusionsmatrizen und Vergleich mehrerer Klassifikatoren zur Identifikation des leistungsstärksten Modells.
Tauchen Sie in die Grundlagen der Clusteranalyse ein und erfahren Sie, wie sie sich von der Klassifikation unterscheidet. Erkunden Sie wesentliche Algorithmen, Werkzeuge und Bibliotheken, die diese Methode des unbeaufsichtigten Lernens unterstützen, um verborgene Muster in Daten zu erkennen.
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 Clusteranzahl. Praktische Erfahrung durch Implementierung von K-Means auf synthetischen und realen Datensätzen.
Was ist K-Means-Clustering?
Wie Funktioniert der K-Means-Algorithmus?
Bestimmung der optimalen Anzahl von Clustern mittels WSS
Bestimmung der Optimalen Clusteranzahl Mittels Silhouette-Score
Implementierung auf einem Dummy-Datensatz
Implementierung an Einem Realen Datensatz
Herausforderung: Implementierung des K-Means-Clustering-Verfahrens
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 Handhabung 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.
Explore the fundamental metrics used to evaluate classification models, including their definitions, formulas, Python implementations, and interpretation. Includes advanced metrics and model validation techniques relevant to classification.
Delve into the core metrics for evaluating regression models, including their mathematical foundations, Python implementations, and result interpretation. Includes advanced validation techniques relevant to regression.
Examine the key metrics for evaluating unsupervised learning models, including clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection. Learn their mathematical foundations, Python implementations, and interpretation.
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Warum Menschen Codefinity wählen
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The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Senior Business Analyst
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My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style". The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Accounts Payable Specialist
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
IT Support Specialist
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming. Years ago, I would have never thought that I could learn programming in any way, shape or form, and I was able to obtain these certifications and skills with Codefinity.
Technology Project Manager
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The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Project Manager
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