Grundlagen des Maschinellen Lernens

Beschreibung

• Inhalt:
  • Einführung in das Maschinelle Lernen (ML)
  • Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
  • Datenaufbereitung und -vorverarbeitung
  • Modelle und Algorithmen im ML
  • Evaluierung und Validierung von ML-Modellen
  • Anwendungen und Praxisbeispiele im ML
• Voraussetzungen:
  • Grundlegende Kenntnisse in Programmierung und Statistik empfohlen
• Zertifizierungsanforderung:
  • Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
• Durchführungsart:
  • Online (für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular (Kontakt - intellcert). Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.)
• Sprache:
  • Deutsch
• Zielgruppe:
  • Datenanalysten
  • Einsteiger in das Maschinelle Lernen
• Lernziele:
  • Verstehen der grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens (ML), einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen.
  • Kenntnis der wichtigsten Algorithmen und Modelle wie Entscheidungsbäume, lineare Regression und KNN (K-Nearest Neighbors).
  • Fähigkeit, Trainingsdatensätze zu analysieren und Modelle zu trainieren.
  • Einführung in Evaluierungsmethoden und Performance-Metriken von ML-Modellen.
• Bemerkung:
  • Angezeigter Preis exkl. MwSt.