Wissenschaftler für maschinelles Lernen in Python

In diesem interaktiven Kurs mit realen Datensätzen lernst du, mithilfe von scikit-learn in Python leistungsstarke Vorhersagen zu erstellen.

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Nutze scikit-learn und scipy, um unbeschriftete Daten zu clustern, zu transformieren, zu visualisieren und in Erkenntnisse zu überführen.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

In diesem Kurs lernst du die Details linearer Klassifikatoren wie logistische Regression und SVM kennen.

In diesem Kurs lernst du, wie du baumbasierte Modelle und Ensembles für Regression und Klassifizierung mit Scikit-Learn verwendest.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

In diesem Kurs über unüberwachtes Lernen wendest du Techniken wie hierarchisches und k-Means-Clustering mit der SciPy-Bibliothek an.

Du entwickelst ein Verständnis für Dimensionsreduktion und setzt bewährte Methoden dazu in Python um.

Lerne, wie du deine Daten für maschinelles Lernen bereinigen und vorbereiten kannst!

Dieser Kurs dreht sich um Feature Engineering und maschinelles Lernen für Zeitreihendaten.

Hier entwickelst du neue Features, um die Leistung deiner Machine-Learning-Modelle zu verbessern.

Du lernst die Grundlagen der Modellvalidierung sowie Validierungstechniken und erstellst erste validierte und leistungsstarke Modelle.

Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.

Lerne die Textanalyse mit den wichtigsten NLP-Techniken, von der Vorverarbeitung bis hin zu fortgeschrittenen Transformer-Modellen.

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

Im Kurs lernst du, wie du neuronale Netze erstellst, Hyperparameter anpasst und Klassifikations- und Regressionsprobleme mit PyTorch löst.

Lerne grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs für die Modellierung von Bild- und Sequenzdaten kennen.

Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

Mit PySpark meisterst du Big Data ganz einfach. Hier lernst du, wie du riesige Datensätze für Analysen bearbeitest, abfragst und optimierst.

Erstelle datenbasierte Vorhersagen mit Apache Spark und Entscheidungsbäumen, logistischer oder linearer Regression, Ensembles und Pipelines.

Dieser Kurs richtet sich an alle Data Scientists, die Kaggle-Competitions angehen und gewinnen wollen.