Schritt-für-Schritt-Anleitung für Machine Learning
7. April 2020Schritt-für-Schritt-Anleitung für Machine Learning
Sie haben ein komplexes Problem mit einer großen Menge an Daten und viele Variablen? Sie wissen Machine Learning wäre dafür der beste Lösungsansatz, haben es aber noch nie eingesetzt? Wie bewältigen Sie chaotische, lückenhafte und unformartierte Daten? Wie entscheiden Sie sich für das richtige Datenmodell?
Wirkt das abschreckend? Lassen Sie sich nicht entmutigen. Eine systematische Vorgehensweise wird Ihnen helfen Ihre Aufgabe zu bewältigen.
Mit Hilfe des kostenfreien E-Books lernen Sie Schritt-für-Schritt die Grundkenntnissen bis zu fortgeschrittenen Methoden und Algorithmen. Das E-Book ist in englischer Sprache verfügbar:
Abschnitt 1: Machine Learning Grundlagen
Lernen Sie die Machine Learning Grundlagen, inklusive überwachten und unüberwachten Lernens, Algorithmenauswahl und praktischen Beispielen.
Abschnitt 2: Erste Schritte mit Machine Learning
Entdecken Sie schrittweise den Machine Learning Workflow anhand einer Gesundheits-App. Dieser Abschnitt erläutert den Datenzugriff, die Vorverarbeitung der Daten, hergeleitete Funk Abschnitt 1: Machine Learning Grundlagen
Lernen Sie die Machine Learning Grundlagen, inklusive überwachten und unüberwachten Lernens, Algorithmenauswahl und praktischen Beispielen.
Abschnitt 2: Erste Schritte mit Machine Learning
Entdecken Sie schrittweise den Machine Learning Workflow anhand einer Gesundheits-App. Dieser Abschnitt erläutert den Datenzugriff, die Vorverarbeitung der Daten, hergeleitete Funktionen, und die daraus folgende Datenaufbereitung.
Abschnitt 3: Unüberwachtes Lernen anwenden
Erforschen Sie die Möglichkeiten der Clustering-Algorithmen und wenden Sie die Dimensionsreduzierung an um die Modellperformance zu steigern.
Abschnitt 4: Überwachtes Lernen anwenden
Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen tragen zur Verbesserung der Modelle bei.
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