Machine Learning Tutorial

Lerne, wie du Modelle ins ONNX-Format umwandelst, sie mit Quantisierung optimierst und auf jeder Plattform einsetzt – von Edge-Geräten bis hin zu Cloud-Servern – ohne an einen bestimmten Anbieter gebunden zu sein.

Verstehe, wie der F1-Score die Modellleistung durch die Kombination von Präzision und Recall bewertet. Lerne seine Verwendung in der binären und Mehrklassenklassifizierung anhand von Python-Beispielen kennen.

Erfahre, wie UMAP die Visualisierung hochdimensionaler Daten vereinfacht, mit detaillierten Erklärungen, praktischen Anwendungsfällen und Vergleichen zu anderen Methoden der Dimensionsreduktion, wie t-SNE und PCA.

Dieser Leitfaden erklärt die mathematische Idee hinter der tanh-Funktion, wie sie im Vergleich zu Sigmoid und ReLU ist, ihre Vorteile und Nachteile und wie man sie effektiv im Deep Learning einsetzt.

Dieser Leitfaden erklärt die mathematischen Eigenschaften von Softplus, seine Vorteile und Nachteile, die Implementierung in PyTorch und wann man von ReLU wechseln sollte.

Feed-Forward-Neuralnetzwerke (FFNNs) sind die Basis für Deep Learning und werden in der Bilderkennung, in Transformatoren und in Empfehlungssystemen genutzt. Dieses komplette FFNN-Tutorial erklärt ihre Architektur, die Unterschiede zu MLPs, Aktivierungen, Backpropagation, Beispiele aus der Praxis und die PyTorch-Implementierung.

Entdecke KL-Divergence, eins der gängigsten und wichtigsten Tools im Bereich des maschinellen Lernens.

Lerne, was Maximum Likelihood Estimation (MLE) ist, verstehe die mathematischen Grundlagen, schau dir praktische Beispiele an und finde heraus, wie du MLE in Python umsetzen kannst.

Lerne, Sensitivität und Spezifität auseinanderzuhalten und wann man was am besten benutzt. Mit praktischen Beispielen.

Erfahre, was Underfitting ist, wie du ein unzureichend passendes Modell diagnostizierst und entdecke Strategien, wie du Underfitting beheben kannst, damit deine Modelle Datenmuster richtig erfassen und zuverlässige Vorhersagen liefern.

Erlerne das Feature Engineering mit diesem praktischen Leitfaden. Lerne Techniken wie Kodierung, Skalierung und den Umgang mit fehlenden Werten in Python kennen.

Lerne, wie Vorwärtspropagation in neuronalen Netzen funktioniert, von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in Python. Beherrsche dieses wichtige Deep Learning-Konzept mit Codebeispielen und Visualisierungen.