Machine Learning von A-Z: Lerne Python & R fr Data Science!

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Jetzt neu: Zustzlicher Bonus zum Thema Deep Learning (Neuronale Netze) mit Python, Tensorflow und Keras! Dieser Kurs enthlt ber 300 Lektionen, Quizze, Praxisbeispiele,.- der einfachste Weg, wenn du Machine Learning lernen mchtest. Schritt fr Schritt bringe ich dir maschinelles Lernen bei. In jedem Abschnitt lernst du ein neues Thema – zuerst die Idee / Intuitiondahinter, und anschlieend den Code sowohl in Python als auch in R. Machine Learning macht erst dannrichtig Spa, wenn man echte Daten auswertet. Deswegen analysierst du indiesem Kursbesonders viele Praxisbeispiele: Schtze den Wert von Gebrauchtwagen Schreibe einen Spam-Filter Diagnostiziere Brustkrebs Schreibe ein Programm, wasdie Bedeutung von Adjektiven lernt Lese Zahlen aus Bildern ein Alle Codebeispielewerden dirbeiden Programmiersprachen gezeigt – du kannst also whlen, ob du den Kurs in Python, R, oder in beiden Sprachen sehen mchtest! Nach dem Kurs kannst du Machine Learning auch auf eigene Daten anwenden und eigenstndig fundierte Entscheidungen treffen: Du weit, wannwelche Modelle in Frage kommen knnten undwie du diese vergleichst. Du kannstanalysieren, welche Spalten bentigt werden, ob zustzliche Daten bentigt werden, und weit, die die Daten vorab aufbereitet werden mssen. Dieser Kurs behandelt alle wichtigen Themen: Regression Klassifizierung Clustering Natural Language Processing Bonus: Deep Learning (nur fr Python, weil die Tools hier sehr viel ausgereifter sind)Zu allen diesen Themen lernst du verschiedene Algorithmen kennen. Die Ideen dahinter werden einfach erklrt – keine trockenen, mathematischen Formeln, sondern anschauliche, grafische Erklrungen. Wir verwenden hierbei gngige Tools (Sklearn, NLTK, caret, data. table,…), die auch fr echte Machine-Learning-Projekte verwendet werden. Was lernst du alles?Regression: Lineare Regression Polynomiale Regression Klassifizierung: Logistische Regression Support Vector Machine (SVM)SVM mit Kernel (rbf, poly)Naive Bayes Entscheidungsbume Random Forest Clustering Natural Language Processing Tokenizing Stemming POS-Tagging (welchen Typ hat ein Wort?)Bonus: Deep Learning / Neuronale Netze (nur Python)Aufbau eines Neuronalen Netzes Was ist ein Neuron?Tensorflow Keras Zudem lernst du auch, wie du Machine Learning anwendest: Dimensionsreduktion mit der Principal Component Analysis(PCA)Lese Daten ein, und bereite sie fr dein Modell vor Mit vollstndigem Praxisbeispiel, Schritt fr Schritt erklrt Finde die besten Hyperparameter fr dein Modell”Parameter Tuning”Grid Search (Grid Search CV in Python /tune Grid in R)Vergleiche Modelle miteinander: Wie dich der Wert fr die Genauigkeit eines Modells in die Irre fhren kann, und was du dagegen tun kannst K-Fold Cross-Validation Bestimmtheitsma Mein Ziel ist es, dir mit diesem Kurs den idealen Einsteig in die Welt des Machine Learnings zu bieten.