Überwachtes Machine Learning in Python

Beherrsche die Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens und entdecke, wie du mit markierten Daten Vorhersagen treffen kannst. Mach noch heute bei der ML Revolution mit! Wenn du neu im Bereich des maschinellen Lernens bist oder dich auf überwachtes maschinelles Lernen spezialisieren möchtest, ist dies der ideale Einstieg.Zu Beginn lernst du die wichtigsten Modelle des überwachten Lernens kennen und implementierst sie, z. B. K-Nearest Neighbors (KNN), logistische Regression, lineare Regression, Support Vector Machines (SVM) und baumbasierte Modelle mit der beliebten Bibliothek scikit-learn.Außerdem erfährst du, wie du modernste Algorithmen wie XGBoost nutzen kannst, um die Modellierungsleistung bei tabellarischen Datensätzen effizient zu steigern.Um das Beste aus deinen Modellen herauszuholen, lernst du verschiedene Techniken zur Abstimmung von Hyperparametern kennen und erfährst, wie du entscheidest, welche Technik du für deinen Anwendungsfall verwenden solltest.Zum Abschluss des Lernpfads bringst du dein Wissen über diese verschiedenen Modelle zusammen und lernst etwas über das Ensemble-Lernen, bei dem verschiedene Modelle kombiniert werden, um die Leistung zu verbessern und komplexere Probleme zu lösen.Am Ende des Kurses wirst du die wichtigsten Konzepte des überwachten maschinellen Lernens beherrschen und in der Lage sein, sie in Python anzuwenden.