Kategorie
Themen
Tutorial Maschinelles Lernen
Erhalte Einblicke und Best Practices in KI und maschinelles Lernen, bilde dich weiter und baue eine Datenkultur auf. In unseren Tutorials erfährst du, wie du das Beste aus den Modellen des maschinellen Lernens herausholen kannst.
Weitere Themen:
Training für 2 oder mehr Personen?Probiere es mit DataCamp for Business
Bayessche Optimierung in der Data Science meistern
Nutze die Bayessche Optimierung fürs Hyperparameter-Tuning im Machine Learning. Beherrsche Theorie und Praxis mit Python, um die Modellgenauigkeit zu steigern.
18. September 2026
Deep Learning (DL) vs. Machine Learning (ML): Ein Vergleichsleitfaden
In diesem Tutorial erhältst du einen Überblick über Künstliche Intelligenz (KI) und erfährst, was Machine Learning (ML) und Deep Learning unterscheidet.
18. September 2026
Machine-Learning-Experimente: Eine Einführung in Weights & Biases
Lerne, wie du deine Machine-Learning-Experimente mit Weights & Biases strukturierst, protokollierst und analysierst.
18. September 2026
Machine-Learning-Modelle in Python in APIs verwandeln
Lerne, wie du mit Flask in Python eine einfache API für ein Machine-Learning-Modell erstellst.
18. September 2026
Kaggle-Tutorial: EDA & Machine Learning
In diesem Kaggle-Tutorial lernst du, wie du mit EDA über das Titanic-Datenset überwachte Lernmodelle entwickelst.
18. September 2026
Wahrheitsgemäße und irreführende Hotelbewertungen mit Machine Learning erkennen
In diesem Tutorial setzt du einen Machine-Learning-Algorithmus in Python für ein reales Problem ein. Du lernst, mehrere Textdateien in Python einzulesen, Labels zu extrahieren, mit DataFrames zu arbeiten und vieles mehr!
18. September 2026
Machine Learning mit Black-Friday-Datensatz: Tutorial
In diesem Tutorial lernst du, Nullwerte zu füllen, Daten zu preprocessen, die Dimensionalität mit PCA zu reduzieren und Daten mit K-Fold zu splitten.
18. September 2026
Optimiere deinen Machine-Learning-Workflow mit MLflow
Tauche tief in MLflow ein und erfahre, wie du diese Open-Source-Plattform zum Tracken und Deployen deiner Machine-Learning-Experimente nutzt.
18. September 2026
LoRA meistern: Große Sprachmodelle effizient anpassen
Entdecke in unserem umfassenden Guide die bahnbrechende Technik der Low-Rank Adaptation (LoRA). Erfahre, wie LoRA das Finetuning großer Sprachmodelle revolutioniert.
18. September 2026
ML-Workflow-Orchestrierung mit Prefect
Alles über ein leistungsstarkes Open-Source-Tool zur Workflow-Orchestrierung. Erstelle, deploye und führe deinen ersten Machine-Learning-Workflow lokal und in der Cloud aus – mit dieser einfachen Anleitung.
18. September 2026
Ein End-to-End-Workflow zur Überwachung von ML-Modellen mit NannyML in Python
Lerne einen End-to-End-Workflow, um jedes Modell aus deinem Jupyter-Notebook in Produktionsumgebungen zu überwachen.
18. September 2026
Multi-Head-Attention in Transformern verstehen
Erfahre, was Multi-Head-Attention ist, wie Self-Attention in Transformern funktioniert und warum diese Mechanismen entscheidend für LLMs wie GPT-5 und VLMs wie CLIP sind – mit einfachen Beispielen, Diagrammen und Code.
18. September 2026