Wissenschaftler für maschinelles Lernen in Python

In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

In diesem Kurs lernst du unüberwachtes Lernen kennen, indem du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek anwendest.

Verstehe das Konzept der Dimensionsreduktion in deinen Daten und lerne die Techniken dazu in Python.

Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!

This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.

Lerne die Grundlagen der Modellvalidierung und Validierungstechniken kennen und fang an, validierte und leistungsstarke Modelle zu erstellen.

Lerne Techniken für die automatische Hyperparameter-Optimierung in Python, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.

Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

Im Kurs lernst du, wie du neuronale Netze erstellst, Hyperparameter anpasst und Klassifikations- und Regressionsprobleme mit PyTorch löst.

Lerne grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs für die Modellierung von Bild- und Sequenzdaten kennen.

Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.

Lerne, wie du Wettbewerbe auf Kaggle angehen und gewinnen kannst.