Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Einführung in das End-to-End-Maschinelle Lernen
Tauch ein in die Welt des maschinellen Lernens und lerne in diesem umfassenden Kurs, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt. Mit spannenden Beispielen aus der Praxis und praktischen Übungen lernst du, komplexe Datenprobleme anzugehen und leistungsstarke ML-Modelle zu erstellen. Am Ende dieses Kurses wirst du die Fähigkeiten haben, die du brauchst, um leistungsstarke Modelle zu erstellen, zu überwachen und zu pflegen, die dir nützliche Erkenntnisse liefern. Mach diesen umfassenden, praxisorientierten Kurs und werde zum echten ML-Profi!
Evaluierung und Verbesserung deines Modells
Lerne zuerst die Grundlagen der explorativen Datenanalyse (EDA) und der Datenaufbereitung kennen – du wirst deine Daten bereinigen und vorverarbeiten, damit sie für das Modelltraining bereit sind. Als Nächstes lernst du, wie du Feature Engineering und Feature Selection richtig einsetzt, um deine Modelle für echte Herausforderungen zu optimieren. Du lernst, wie du die Boruta-Bibliothek für die Feature Selection nutzt, Experimente mit MLFlow protokollierst und deine Modelle mit k-fold-Kreuzvalidierung feinabstimmst. Entdecke die Geheimnisse effektiver Fehlermetriken, finde Überanpassungen und mach deine Modelle startklar für den Erfolg.
Dein Modell bereitstellen und überwachen
Du wirst auch die Bedeutung von Feature Stores und Modellregistern in End-to-End-ML-Frameworks erkunden. Lerne, wie du dein Modell mit Docker und AWS einsetzen und seine Leistung im Laufe der Zeit beobachten kannst. Versteh das Konzept der Datenverschiebung und wie man sie mit statistischen Tests erkennen kann. Mach Feedback-Schleifen, Nachschulungen und Kennzeichnungsstrategien, um die Leistung deiner Modelle bei ständig wechselnden Daten aufrechtzuerhalten.
In diesem Kurs lernst du praktische Fähigkeiten, die du direkt in deiner Karriere als Datenwissenschaftler oder Machine-Learning-Ingenieur anwenden kannst. Du wirst in die Lage versetzt, Modelle zu entwerfen, zu implementieren und zu warten – wichtige Fähigkeiten, um die geschäftlichen Vorteile von Machine-Learning-Lösungen optimal zu nutzen.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Design und Exploration
In diesem ersten Kapitel beschäftigst du dich mit den grundlegenden Phasen jedes Machine-Learning-Projekts: dem Entwurf eines End-to-End-Use-Cases, der explorativen Datenanalyse und der Datenaufbereitung. Am Ende des Kapitels hast du ein solides Verständnis der frühen Projektphasen – von der Konzeption eines Use-Cases bis zur Aufbereitung der Daten für die weitere Verarbeitung und das Modelltraining.
- Ein End-to-End-ML-Use-Case entwerfen50 XP
- Phasendefinitionen im Machine-Learning-Lebenszyklus50 XP
- Machine-Learning-Lebenszyklus100 XP
- Explorative Datenanalyse50 XP
- Deine Daten visualisieren100 XP
- Klassenungleichgewicht erkennen100 XP
- Ziele der EDA100 XP
- Datenvorbereitung50 XP
- Funktionen zur Datenaufbereitung100 XP
- Fortgeschrittene Imputation100 XP
- Bereinige deinen Datensatz100 XP
2
Modelltraining und -bewertung
In diesem Kapitel tauchst du tief in die zentralen Prozesse des Modelltrainings und der Modellbewertung ein. Es umfasst vier umfassende Lektionen zu verschiedenen Aspekten des Feature Engineerings, des Modelltrainings, des Protokollierens von Experimenten und der Modellauswertung.
3
Modellbereitstellung
Dieses Kapitel behandelt die wesentlichen Elemente der Modellbereitstellung, eine entscheidende Phase im Machine-Learning-Lebenszyklus. Beginnend mit dem Testen geht es weiter zu architektonischen Komponenten, mit Fokus auf Feature Stores und Model Registries. Anschließend tauchen wir in die Welt des Packagings und der Containerisierung ein. Den Abschluss bildet ein Überblick über Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD).
4
Modellüberwachung
Im letzten Kapitel navigierst du durch die Feinheiten der Modellüberwachung, einer kritischen Phase im Machine-Learning-Lebenszyklus.
End-to-End Machine Learning
Kurs
abgeschlossen
