Umgang mit unbalancierten Datensätzen hebt sich dadurch hervor, dass gezielt auf die spezifischen Herausforderungen und Lösungen im Kontext von Data Science und Machine Learning mit ungleichen Klassenverteilungen eingegangen wird. Sie bearbeiten reale Problemstellungen wie die Analyse von Kreditkartenbetrug, medizinischer Diagnostik oder Anomalie-Erkennung, bei denen unbalancierte Datensätze reale Risiken für die Modell-Performance bergen. Der Kurs führt zuerst in relevante Aspekte von Datenanalyse, Statistik und Feature Engineering speziell bei Imbalanced Data ein. Sie lernen alle essenziellen Verfahren zur Bewältigung wie Resampling-Techniken, Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), angepasste Loss Functions sowie Evaluation für ungleich verteilte Daten. Die Implementierung erfolgt mit Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn und TensorFlow. Mit zahlreichen Beispielen und Aufgaben erhalten Sie ein fundiertes Verständnis für die erfolgreichen Anwendungen dieser Techniken bei Data Pipelines und Predictive Analytics.
Grundlagen und Kernkonzepte- Besondere Herausforderungen durch Imbalanced Data in Data Science und Machine Learning-Projekten erkennen
- Methoden zur quantitativen Erfassung der Datenverteilung und spezifischen Statistiken analysieren
- Einführung in relevante Artificial Intelligence- und Deep Learning-Konzepte für unbalancierte Daten
- Bedeutung von Datenkompetenz für das gezielte Vorgehen im Data Science-Kontext
- Relevanz für unterschiedliche Anwendungsfelder wie Fraud Detection oder Customer Churn Prediction
- Typische Fehlerquellen und Risiken bei der Fehleinschätzung von unbalancierten Datensätzen
Technische Implementierung und Praxis
- Anwendung von SMOTE, Oversampling, Undersampling und Algorithm-Adjustments in Python, Pandas, NumPy
- Nutzung moderner Frameworks wie Scikit-Learn und TensorFlow zur Umsetzung spezieller Modelle
- Performance-Messung bezogen auf Precision, Recall, F1-Score und ihre Aussagekraft für Imbalanced Data
- Umgang mit Skalenproblemen in Deep Learning-Modellen und Data Pipelines
- Monitoring der Modelle im Produktiveinsatz bei einseitigen Datenverteilungen
- Implementierung von Feature Engineering und Clustering-Methoden für bessere Ergebnisse
Analyse, Interpretation und Validierung
- Analyse und Vergleich von ROC- und Precision-Recall-Kurven bei Imbalanced Data
- Beurteilung statistischer Signifikanz trotz kleiner Zielklassen-Anteile
- Kritische Einschätzung von Über- und Unteranpassung bei Training und Validierung der Modelle
- Visualisierung von Entscheidungsgrenzen mit Datenvisualisierungstools für Machine Learning
- Nachvollziehbare Dokumentation aller Schritte für Audits, Reproduzierbarkeit und Compliance