Machine Learning Tutorial

Lerne, wie die Softmax-Aktivierungsfunktion Logits in Wahrscheinlichkeiten für die Mehrklassen-Klassifizierung umwandelt. Vergleiche Softmax und Sigmoid und implementiere sie in Python mit TensorFlow und PyTorch.

Lerne die lineare Regression kennen, ihren Zweck und wie du sie mit der scikit-learn-Bibliothek implementierst. Enthält praktische Beispiele.

Vom Binären zur Nuance: Erforsche, wie Fuzzy-Logik intelligente KI-Systeme antreibt und das menschliche Entscheidungsverhalten nachahmt.

Ein Leitfaden zum Verständnis und zur Implementierung des A*-Suchalgorithmus in Python. Erfahre anhand von praktischen Codebeispielen, wie du effiziente Lösungen für komplexe Suchprobleme erstellen kannst. Lerne Optimierungsstrategien kennen, die in Produktionsumgebungen eingesetzt werden.

Lerne, wie du DBSCAN implementierst, verstehe seine wichtigsten Parameter und erfahre, wann du seine einzigartigen Stärken in deinen Data Science-Projekten nutzen kannst.

Beherrsche Techniken zur Merkmalsextraktion mit praktischen Python-Beispielen für Bild-, Audio- und Zeitreihendaten. Lerne, wie du Rohdaten in aussagekräftige Merkmale umwandelst und häufige Herausforderungen bei Anwendungen des maschinellen Lernens meisterst.

Entdecke die Bedeutung der Dimensionalitätsreduktion, ihre Techniken und wie du sie auf Bilddatensätze anwendest, um Daten in niedrigdimensionalen Räumen zu visualisieren und zu vergleichen.

Beherrsche die Grundlagen der optischen Zeichenerkennung in OCR mit PyTesseract und OpenCV.

Lerne die Grundlagen des Verstärkungslernens anhand des Beispiels einer Katze, die lernt, einen Kratzbaum zu benutzen.

Erforsche die Bedeutung der Normalisierung, einem wichtigen Schritt in der Datenvorverarbeitung, der die Einheitlichkeit der numerischen Größen der Merkmale sicherstellt.

Entdecke unstrukturierte Daten mit Topic Modeling. Erforsche Kernkonzepte, Techniken wie LSA und LDA, praktische Beispiele und mehr.

Sieh dir an, wie eine Konfusionsmatrix die Vorhersagen des Modells in "True Positives", "False Positives", "True Negatives" und "False Negatives" einteilt. Lies weiter, um den Aufbau, die Berechnungsschritte und die Verwendung für den Umgang mit unausgewogenen Daten und die Fehleranalyse zu verstehen.