Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von scikit-learn: Von der Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung. Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Projekte effizient und umsetzen.
Grundlagen und Setup
  • Installation und Konfiguration der scikit-learn Umgebung
  • Überblick über die scikit-learn API-Struktur
  • Einführung in den ML-Workflow mit scikit-learn
  • Datenstrukturen und Datentypen in scikit-learn
  • Integration mit NumPy und Pandas
  • Best Practices für reproduzierbare Experimente
Datenvorverarbeitung
  • Behandlung von fehlenden Werten
  • Encoding kategorischer Variablen
  • Skalierung und Normalisierung
  • Dimensionsreduktion mit PCA und t-SNE
  • Feature Selection und Engineering
  • Pipeline-Erstellung für die Datenvorverarbeitung
Supervised Learning
  • Lineare Regression und Regularisierung
  • Logistische Regression für Klassifikation
  • Support Vector Machines
  • Random Forests und Gradient Boosting
  • Implementierung von Ensemble-Methoden
  • Modellauswahl und Validierung
Unsupervised Learning
  • K-Means Clustering
  • Hierarchisches Clustering
  • DBSCAN für Density-Based Clustering
  • Gaussian Mixture Models
  • Anomalie-Erkennung
  • Evaluierung von Clustering-Ergebnissen
Modelloptimierung
  • Cross-Validation Strategien
  • Grid Search und Random Search
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Bias-Variance Trade-off
  • Overfitting und Underfitting
  • Model Selection mit scikit-learn
Modellbewertung
  • Metriken für Klassifikation
  • Metriken für Regression
  • ROC und PR Kurven
  • Confusion Matrix Analyse
  • Feature Importance Analysis
  • Cross-Validation Scores Interpretation
Produktivstellung
  • Modell-Serialisierung
  • Deployment-Strategien
  • API-Entwicklung mit Flask
  • Monitoring von ML-Modellen
  • Wartung und Updates
  • Performance-Optimierung