Vertiefung: Advanced Analytics mit Machine Learning

Nutzen

Dieser Kurs schafft eine theoretsiche Basis für das Arbeiten mit Machine Learning Algorithmen. Es soll ein Überblick über verschiedenen Lernstile, -aufgaben und Modelle geschafft werden, sodass Machine Learning Modelle passend zur Aufgabe ausgewählt werden können.

Zielgruppe

• Machine-Learning Interessierte ohne Vorkenntnisse in diesem Bereich
• Der Kurs ist sowohl für Programmier-Anfänger als auch Fortgeschrittene geeignet

Lernziele

• Der Lerner wird befähigt, Grundprinzipien des Machine Learnings zu verstehen und zu beschreiben
• Der Lerner wird befähigt, eine einfache Aufgabe mit Machine Learning zu lösen und selbst ein einfaches Model zu bauen und zu evaluieren

Inhalte

• Überblick: Lernstile und Lernaufgaben im Machine Learning
• Lernstile, -aufgaben und Modelle
• Erlernen und Anwenden des Modells
• Lernmethoden und -algorithmen
• Die k-means Methode
• Validierung bei Klassifikationen
• Validierung bei Regressionen
• Validierung bei Clustering
• Overfitting, scheinbare Korrelationen, Bias und Varianz
• Titanic Virtual Lab