Machine Learning von A-Z: Lerne Python & R für Data Science!

🌟 Maschinelles Lernen komplett entdeckern: Von A-Z für Python & R! 🌟

Kursbeschreibung:

Jetzt neu: Bonus-Inhalt zum Thema Deep Learning (Neuronale Netze) mit Python, Tensorflow und Keras! 🤖

Mit über 300 Lektionen, interaktiven Quizzen, realen Praxisbeispielen und viel mehr – dieser Kurs ist der einfachste Weg, um das spannende Fach Machine Learning (ML) zu erlernen. 🚀

Schritt für Schritt und intuitive Erklärungen werden Ihnen die Komplexität des maschinellen Lernens erhellen. Beginnend mit den grundlegenden Konzepte bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning: Jeder Abschnitt bringt zuerst die Idee und dann den Code in sowohl Python als auch in R auf den Punkt. 📚

Was erwartet dich der Kurs?

• Echte Datenanalyse: Nutze die Gelegenheit, auf eine Vielzahl von Praxisbeispielen zu arbeiten, wie z.B.:

  • Schätzung des Wertes von Gebrauchtwagen 🚗
  • Entwicklung eines Spam-Filters 📧
  • Diagnose von Brustkrebs ❤️
  • Erkennen von Adjektiven im Textverständnis 🔍
  • Extraktion von Zahlen aus Bildern 🖼️

• Anwendung barriererfrei: Lerne, welche ML-Modelle für welche Szenarien geeignet sind und wie du sie auf eigene Daten anwendest. 🔧

Inhalte des Kurses:

Grundlagen von Machine Learning:

• Einführung in ML & Datenwissenschaft
• Datenbereinigung und -exploration
• Zuordnungsaufgaben (Classification)
  • Entscheidungsbaum
  • Random Forest
• Regressionsprobleme
• Dimensionsreduktion mit PCA (Principal Component Analysis)

Deep Learning & neuronale Netze:

• Aufbau eines neuronalen Netzes
• Tensorflow & Keras

Vorhersagemodelle:

• Hyperparameter-Tuning
  • "Parameter Tuning"
  • GridSearch (GridSearchCV in Python / tuneGrid in R)
• Modelle vergleichen und auswählen:
  • Cross-Validation
  • Bestimmtheitsmaß

Erwerb praktischer Fähigkeiten:

• Daten einlesen und vorbereiten: Komplexe Datenmengen verstehen und bereiten Sie für Ihr Modell vor – komplett mit einem vollständigen Praxisbeispiel. 📊

• Hyperparameter-Tuning: Finde die besten Einstellungen für dein Modell, um präzise Vorhersagen zu treffen. 🔍

• Modelle vergleichen: Entscheide, welches Modell für Ihre Aufgabe am besten geeignet ist – mit Methoden wie K-Fold Cross-Validation und dem Bestimmtheitsmaß. 🏆

Mit diesem Kurs wird dir nicht nur theoretisches Wissen vermittelt, sondern du wirst tatsächlich mit realen Daten arbeiten und das erlangte Wissen in praktischen Anwendungen umsetzen können. Entdecke die faszinierende Welt des Machine Learnings und tritt dieser spannenden Disziplin bei! 🤓💻

Tritt jetzt ein und lerne Machine Learning mit Python & R – auf den neuesten Stand und voll ausgerichtet! 🎉