Ob du bereits erste Erfahrungen mit Data Science gemacht hast oder dich der aufregende Bereich des Machine Learnings völlig neu ist – dieser Kurs ist genau das Richtige für dich!
Erlerne im Machine Learning Lernpfad die Grundkonzepte und wichtige Algorithmen des Machine Learning und wende sie direkt durch zahlreiche Praxisübungen an.
Experte
09:13 Stunden
Python
Dr. -Ing. Soner Emec
Die zunehmende Menge an verfügbaren Daten und der Aufstieg von Künstlicher Intelligenz machen Machine Learning zu einem der gefragtesten Skills in der heutigen technologieorientierten Welt.
Lerne mit Dr.-Ing. Soner Emec in 63 Einheiten und 30 interaktiven Übungen die Grundlagen des Machine Learning!
Erfahre mehr über die aufregenden Bereiche der Data Science, Datenanalyse und Machine Learning. Entdecke den Data Science Workflow für Machine Learning und warum Scikit-Learn ein wichtiger Bestandteil davon ist.
In diesem Kapitel lernst du, wie du Daten effektiv für Machine Learning manipulieren und visualisieren kannst. Du wirst in grundlegende Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Matplotlib eingeführt und hast die Chance, dein Wissen in praktischen Übungen anzuwenden.
Klassifizierung ist ein Schlüsselelement im überwachten Lernen. Wir werden verschiedene Klassifizierungsalgorithmen wie Entscheidungsbäume, Naive Bayes und Support Vector Machines anhand von Beispielen und Übungen erforschen.
Erfahre mehr über die verschiedenen Formen von Regressionsproblemen und die Algorithmen, die verwendet werden, um sie zu lösen, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression und K-nearest-neighbors-Regression (KNN).
In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit Clustering, einer wichtigen Aufgabe im unüberwachten Lernen. Wir werden verschiedene Clustering-Algorithmen, wie k-Means, DBScan und Birch, durchgehen und an praktischen Beispielen üben.
Erfahre mehr über die Identifizierung von Ausreißern, eine wichtige Aufgabe im Data Science Prozess. Hier erfährst du mehr über Algorithmen wie Isolation Forests und Local Outlier Factor und hast die Möglichkeit, sie in der Praxis anzuwenden.
Bei codegree erstellst du in jedem Kurs ein größeres Praxisprojekt! Lass uns also sehen, was du in diesem Kurs im Bereich Machine Learning erschaffen wirst!
In diesem Lernpfad wirst du ein umfassendes Modell zur Vorhersage von Kryptopreisen erstellen. Am Ende wirst du in der Lage sein, Vorhersagen zu treffen, Modelle zu analysieren und deine Ergebnisse zu verbessern!
Du kannst Daten für Machine Learning vorbereiten und visualisieren.
Du beherrschst die Grundlagen des überwachten Lernens und kannst Algorithmen für Klassifizierung und Regression anwenden.
Du kennst die Grundlagen des unüberwachtes Lernens und kannst Clustering-Algorithmen und Outlier Detection-Techniken anwenden.
Mitgründer von codegree & Leiter KISZ am HPI (Hasso-Plattner-Institut)
Machine Learning kann eine gewisse Herausforderung darstellen, da es eine gute Kenntnis von Mathematik, Statistik und Programmierung erfordert. Allerdings hängt die Schwierigkeit auch stark von deinem Hintergrund und deinen Vorkenntnissen ab. Mit den richtigen Lernmaterialien und ausreichend Übung ist es durchaus erlernbar.
Machine Learning ist ein Überbegriff für Algorithmen, die Muster in Daten erkennen und von diesen Daten lernen. Deep Learning ist eine Untergruppe des Machine Learnings und nutzt neuronale Netzwerke mit vielen Schichten ("deep" Netzwerke), um komplexere Muster in größeren Datenmengen zu erkennen.
Machine Learning wird in vielen Bereichen eingesetzt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Gesundheitswesen, Finanzwesen, Einzelhandel, Energie, Transport und Technologie. Es kann in der Vorhersageanalyse, der Erkennung von Anomalien, der personalisierten Werbung und vielen anderen Anwendungen verwendet werden.
Mit Machine Learning können Computer Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Es kann verwendet werden, um Kundentrends vorherzusagen, betrügerische Transaktionen zu erkennen, personalisierte Empfehlungen zu machen und vieles mehr.
Das Gehalt eines Machine Learning Engineers kann stark variieren, abhängig von Faktoren wie Erfahrung, Standort, und der Größe des Unternehmens. In Deutschland liegt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Machine Learning Engineers laut Gehaltsstudien zwischen 60.000 und 100.000 Euro.
Um ein Machine Learning Engineer zu werden, benötigst du in der Regel einen starken Hintergrund in Informatik, Mathematik und Programmierung. Die meisten Machine Learning Engineers haben einen Abschluss in einem relevanten Feld und sind erfahren in Programmiersprachen wie Python oder R. Darüber hinaus ist es wichtig, praktische Erfahrungen mit Machine Learning-Algorithmen und -Frameworks zu sammeln.
Ja, Machine Learning ist sehr gefragt. Mit der steigenden Verfügbarkeit von Daten und der zunehmenden Rechenleistung wächst auch die Nachfrage nach Fachleuten, die in der Lage sind, Machine Learning-Modelle zu erstellen und zu implementieren.
Machine Learning umfasst eine Vielzahl von Algorithmen und Techniken, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, überwachtes Lernen (wie Regression und Klassifizierung), unüberwachtes Lernen (wie Clustering und Dimensionsreduktion), und Verstärkungslernen. Es beinhaltet auch die Präverarbeitung von Daten, Feature Engineering, Modelltraining und -bewertung, und die Umsetzung von Modellen.
Wie bereits erwähnt, wird Machine Learning in vielen Bereichen eingesetzt, von der Vorhersageanalyse und der Erkennung von Anomalien, bis hin zur personalisierten Werbung und darüber hinaus. Es wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Finanzwesen, Einzelhandel, Energie, Transport und Technologie.
KI-Entwickler im Jobprofil:
10.000+ (05/2023)
70.000€ - 90.000€
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