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Dieses Modul konzentriert sich darauf, die Lernenden durch den kompletten Arbeitsablauf bei der Erstellung ihres ersten maschinellen Lernmodells zu f眉hren. Die Lernenden werden in die Datenvorbereitung, die explorative Datenanalyse (EDA) und die Techniken des Feature Engineering eintauchen. Sie lernen, ein K-Nearest Neighbors (KNN)-Modell zu erstellen, die Modellbewertung zu verstehen und entscheidende 脺berlegungen 蹿眉谤 den Einsatz eines ML-Modells in realen Anwendungen anzustellen.

In diesem Modul werden die Teilnehmer in die Feinheiten von Vorhersagemodellen eintauchen. Sie werden die Bewertungsmetriken 蹿眉谤 Regressions- und Klassifikationsmodelle erforschen und praktische Erfahrungen mit praktischen Implementierungen sammeln. Das Modul befasst sich auch mit Techniken der Datenteilung und Benchmarking und vermittelt den Teilnehmern ein umfassendes Verst盲ndnis 蹿眉谤 die effektive Bewertung von Prognosemodellen.

In diesem Modul werden die Lernenden eine umfassende Erkundung der Regressionstechniken vornehmen. Vom Verst盲ndnis der Prinzipien der linearen und logistischen Regression bis hin zu ihrer praktischen Anwendung erhalten Sie wertvolle Einblicke in die pr盲diktive Modellierung. Mit dem Schwerpunkt auf realen Szenarien lernen Sie, wie Sie Vorhersagen treffen, Ergebnisse interpretieren und Modelle optimieren k枚nnen.

In diesem Modul lernen Sie die verschlungenen Pfade der Entscheidungsb盲ume kennen. Entscheidungsb盲ume bieten einen transparenten und dennoch leistungsstarken Ansatz 蹿眉谤 Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. Sie lernen die Mechanismen der Konstruktion von Entscheidungsb盲umen kennen, lernen, wie man mit 脺beranpassung durch Pruning und Regularisierung umgeht, und entdecken die Kunst der Feinabstimmung von Entscheidungsb盲umen 蹿眉谤 optimale Ergebnisse.

In diesem Modul werden die Teilnehmer die Geheimnisse des un眉berwachten maschinellen Lernens l眉ften, indem sie sich mit Clustering-Techniken besch盲ftigen. Sie werden die Leistungsf盲higkeit von KMeans und Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) bei der Gruppierung 盲hnlicher Datenpunkte entdecken. Sie werden auch erkunden, wie un眉berwachtes Lernen die Datenexploration, die Kundensegmentierung und die Erkennung von Anomalien revolutioniert.