Robotic Process Automation (RPA) Schulungen & Inhouse Seminare

Grundlagen des Machine Learning: Beginnen Sie mit einem grundlegenden Verständnis der verschiedenen Arten von ML: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Verstehen Sie die Konzepte wie Merkmale (Features), Labels, Trainingsdaten und Testdaten.

Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie: Entwickeln Sie ein solides Verständnis der statistischen Methoden und der Wahrscheinlichkeitstheorie, da diese die Grundlage für viele ML-Modelle bilden.

Datenverarbeitung und -analyse: Lernen Sie, wie Sie mit Daten arbeiten, einschließlich Datenvorverarbeitung, Datenbereinigung, Datenexploration und -visualisierung. Vertraut werden mit Tools und Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib in Python.

Maschinelles Lernen-Algorithmen: Vertiefen Sie sich in die verschiedenen ML-Algorithmen, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machines, k-means Clustering, Neuronale Netze und Deep Learning.

Programmiersprachen und Tools: Erlernen Sie Programmiersprachen, die in ML häufig verwendet werden, insbesondere Python und R, sowie ML-Frameworks und Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow, Keras und PyTorch.

Modellbewertung und -validierung: Verstehen Sie Techniken zur Bewertung und Validierung von ML-Modellen, einschließlich Kreuzvalidierung, Confusion Matrix, ROC-AUC, Precision, Recall und F1-Score.

Neuronale Netze und Deep Learning: Erkunden Sie fortgeschrittene Themen in Neuronalen Netzen und Deep Learning, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).

Feature Engineering und Auswahl: Lernen Sie, wie Sie effektiv Features für Ihre ML-Modelle erstellen, auswählen und transformieren.

Big Data-Plattformen und -Technologien: Verstehen Sie den Einsatz von Big Data-Technologien wie Apache Hadoop und Spark für die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze.

Modellbereitstellung und MLOps: Erlernen Sie die Methoden zur Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion und die Praktiken des Machine Learning Operations (MLOps), einschließlich Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) für ML-Modelle.

Ethische Überlegungen und Bias in ML: Entwickeln Sie ein Bewusstsein für ethische Fragen und möglichen Bias in ML-Modellen, einschließlich Datenschutz und Fairness.