Tutorial Maschinelles Lernen

Lerne, wie du mit Python, maschinellem Lernen und Daten von FiveThirtyEight und der Federal Election Commission den Gewinner der US-Präsidentschaftswahlen 2024 vorhersagen kannst.

Maschinelles Lernen ist komplex und oft schwer zu durchschauen. Durch die Visualisierung von Machine-Learning-Modellen erhältst du ein umfassendes Verständnis der Modellleistung und der Entscheidungen, die das Modell bei seinen Vorhersagen trifft.

Lerne in einem TensorFlow- und Keras-Tutorial Techniken, Anwendungen und Werkzeuge zur Datenerweiterung kennen.

Modelle des maschinellen Lernens sind leistungsstark, aber schwer zu interpretieren. Die SHAP-Werte können dir jedoch dabei helfen, zu verstehen, wie Modellmerkmale die Vorhersagen beeinflussen.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die k-nearest neighbors-Klassifikation mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Abstandsmetriken und wie man den besten Wert für k mithilfe einer Kreuzvalidierung auswählt.

Entdecke die entscheidende Rolle von Verlustfunktionen beim maschinellen Lernen mit unserem umfassenden Leitfaden. Verstehe den Unterschied zwischen Verlust- und Kostenfunktionen, lerne verschiedene Typen wie MSE und MAE kennen und erfahre, wie sie bei ML-Aufgaben eingesetzt werden.

Tauche ein in mehrschichtige Perceptrons. Entdecke die Geheimnisse von MLPs beim maschinellen Lernen für fortgeschrittene Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage.

In diesem Artikel erfährst du, wie und wann du die Random Forest-Klassifizierung mit scikit-learn verwenden kannst. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Arbeitsabläufen und Beispielen. Wir behandeln auch die Verwendung der Konfusionsmatrix und die Bedeutung von Merkmalen.

Erkunde die Kreuzentropie beim maschinellen Lernen in unserem Leitfaden zur Optimierung der Modellgenauigkeit und Effektivität bei der Klassifizierung mit TensorFlow- und PyTorch-Beispielen.

Lerne die logistische Regression und ihre grundlegenden Eigenschaften kennen und erstelle mit scikit-learn in Python ein maschinelles Lernmodell für eine reale Anwendung.

Entdecke die Leistungsfähigkeit von XGBoost, einem der beliebtesten Frameworks für maschinelles Lernen unter Datenwissenschaftlern, mit diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial in Python.