Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Einführung in das maschinelle Lernen (ML) Verstehen Sie die Kernkonzepte und -techniken des maschinellen Lernens, die zur Lösung von Datenproblemen eingesetzt werden. Überblick über überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen.
Lerninhalte
Einführung in das maschinelle Lernen (ML)<ul><li>Verstehen Sie die Kernkonzepte und -techniken des maschinellen Lernens, die zur Lösung von Datenproblemen eingesetzt werden.</li><li>Überblick über überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen.</li><li>Erfahren Sie mehr über die Rolle eines Datenwissenschaftlers bei der Implementierung von Techniken des maschinellen Lernens für die Datenanalyse.</li></ul>Überwachte Lerntechniken<ul><li>Erkunden Sie beliebte überwachte Lernalgorithmen wie lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume.</li><li>Lernen Sie, wie Sie Modelle mithilfe von Genauigkeit, Präzision und Rückruf trainieren, testen und bewerten.</li><li>Praktische Erfahrung in der Implementierung und Optimierung dieser Algorithmen mit Python und Scikit-learn.</li></ul>Unüberwachte Lerntechniken<ul><li>Einführung in unüberwachte Lerntechniken wie Clustering und Dimensionsreduktion.</li><li>Lernen Sie Algorithmen wie K-Means und Principal Component Analysis (PCA) kennen.</li><li>Verstehen Sie die Anwendungen des unüberwachten Lernens bei der Segmentierung von Daten und der Suche nach verborgenen Mustern.</li></ul>Modellbewertung und -optimierung<ul><li>Techniken zur Bewertung der Leistung von Modellen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Metriken wie Konfusionsmatrix, ROC-Kurven und Kreuzvalidierung.</li><li>Verstehen Sie die Kompromisse bei der Auswahl des besten Modells auf der Grundlage der geschäftlichen Anforderungen.</li><li>Lernen Sie die Hyperparameter-Optimierung zur Optimierung der Modellleistung.</li></ul>Anwendungen des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft<ul><li>Erkunden Sie, wie ML-Techniken in verschiedenen Branchen für Datenanalyse- und Vorhersageaufgaben eingesetzt werden.</li><li>Fallstudien zu realen Anwendungen des maschinellen Lernens bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen.</li><li>Verstehen Sie die Integration von Modellen des maschinellen Lernens in den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft.</li></ul><p>Techniken des maschinellen Lernens (ML) werden verwendet, um Datenprobleme durch überwachte und unüberwachte Algorithmen wie K-Means und logistische Regression zu lösen.</p>
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Häufige Fragen zu „Techniken des maschinellen Lernens (ML) in Daten“
Ist „Techniken des maschinellen Lernens (ML) in Daten“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Techniken des maschinellen Lernens (ML) in Daten“?
Die Weiterbildung dauert 1 Monate.
Was kostet „Techniken des maschinellen Lernens (ML) in Daten“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Techniken des maschinellen Lernens (ML) in Daten“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Techniken des maschinellen Lernens (ML) in Daten“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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