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Lernpfad

Grundlagen des maschinellen Lernens in Python

Lerne die Kunst des maschinellen Lernens und werde zum Meister der Vorhersage, der Mustererkennung und der Anfänge des Deep und Reinforcement Learning.
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PythonMaschinelles Lernen16 Stunden29,754

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Beschreibung des Lernpfades

Grundlagen des maschinellen Lernens in Python

Entdecke die Macht des maschinellen Lernens mit Python

In diesem umfassenden Lernpfad tauchst du in die spannende Welt des maschinellen Lernens mit Python ein. Du beginnst damit, die Grundlagen des überwachten Lernens mit der beliebten Bibliothek scikit-learn zu erlernen. Arbeite mit realen Datensätzen, um leistungsstarke Vorhersagemodelle zu erstellen und sammle praktische Erfahrungen bei der Lösung von Klassifizierungs- und Regressionsproblemen.

Unüberwachte Lerntechniken erforschen

Erweitere deine Fähigkeiten, indem du lernst, wie du versteckte Muster und Strukturen in unmarkierten Daten aufdeckst. Mit den Python-Bibliotheken scikit-learn und scipy lernst du:
  • Datenpunkte in verschiedene Gruppen einteilen
  • Reduziere die Dimensionalität, um hochdimensionale Datensätze zu visualisieren
  • Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus komplexen Daten
  • Unüberwachtes Lernen anwenden, um reale Herausforderungen zu lösen

Eintauchen in Deep Learning mit PyTorch

Entdecke die Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzen und Deep Learning, indem du lernst, wie du mit PyTorch, einem innovativen Deep Learning Framework, Modelle erstellst und trainierst. In interaktiven Übungen konstruierst du dein erstes neuronales Netz von Grund auf und lernst dabei wichtige Konzepte wie Backpropagation und Gradientenabstieg kennen. Außerdem lernst du Techniken kennen, mit denen du die Leistung deines Modells durch das Abstimmen von Hyperparametern optimieren und Deep Learning auf Aufgaben wie Bildklassifizierung und Stimmungsanalyse anwenden kannst.

Erforsche die Grundlagen des Reinforcement Learning

Vervollständige deine Reise zum maschinellen Lernen, indem du das faszinierende Feld des Reinforcement Learning erkundest. Mit der Python-Bibliothek Gymnasium lernst du, wie intelligente Agenten durch Versuch und Irrtum optimale Verhaltensweisen erlernen können. Sammle praktische Erfahrungen:
  • Formulierung von Verstärkungslernproblemen
  • Implementierung klassischer Algorithmen wie Q-Learning und Policy Gradients
  • Agenten trainieren, um komplexe Umgebungen zu lösen
  • Anwendung von Reinforcement Learning auf reale Szenarien wie Spiele und Robotik

Warum maschinelles Lernen mit Python?

Python hat sich aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und seines umfangreichen Ökosystems an leistungsstarken Bibliotheken zur bevorzugten Sprache für maschinelles Lernen entwickelt. Durch das Erlernen von maschinellem Lernen mit Python wirst du mit den Werkzeugen und Fähigkeiten ausgestattet, die du brauchst, um verschiedenste Probleme in allen Branchen anzugehen, vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zu Marketing und autonomen Systemen.

Starte deine Machine Learning Karriere

Egal, ob du Ingenieur/in für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler/in oder KI-Forscher/in werden willst, dieser Lernpfad ist der perfekte Ausgangspunkt. Wenn du die Kurse und Projekte absolvierst, hast du eine solide Grundlage im maschinellen Lernen und ein Portfolio mit praktischen Beispielen, mit denen du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen kannst. Mach den ersten Schritt in Richtung einer spannenden und lohnenden Karriere in diesem schnell wachsenden Bereich.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

  • Course

    1

    Überwachtes Lernen mit scikit-learn

    "Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!"

  • Project

    Bonus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    3

    Unüberwachtes Lernen in Python

    Lernen Sie, wie Sie mit scikit-learn und scipy unbeschriftete Datensätze clustern, transformieren und visualisieren.

Grundlagen des maschinellen Lernens in Python
4 Kurse
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