Machine Learning mit Python und Scikit-learn

Ziele der Schulung

In dieser 5-tägigen Schulung "Machine Learning mit Python und Scikit-learn" lernen Sie die Grundlagen von Python und die Anwendung von Machine Learning. Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in Python und das maschinelle Lernen. Sie lernen die Syntax, Datentypen, Schleifen und Funktionen von Python kennen. Zudem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen und lernen die Terminologie und verschiedene Algorithmen kennen. Sie werden auch die Anwendung von Python im maschinellen Lernen kennenlernen, einschließlich der Nutzung von Scikit-learn und der Umsetzung von Algorithmen wie dem k-nearest Neighbor Classifier, Decision Trees und Random Forests. Der Kurs behandelt auch die Anomalie-Erkennung mit z.B. Isolation-Forests. Nach Abschluss des Kurses können Sie Python effektiv im maschinellen Lernen einsetzen und Modelle für Klassifikation, Vorhersage und Anomalie-Erkennung erstellen.

Zielgruppe Seminar

• Entwickler
• Data Scientists
• Analysten

Voraussetzungen

• Kenntnisse in einer Programmiersprache

Seminarinhalt

Einführung in die Programmiersprache Python

• Python, Philosophie und Unterschied zu konventionellen Programmiersprachen
• Einführung in Ipython und Ipython-Notebook
• Datentypen, Klassen, Variablen, Objekte
• Listen, Tupel
• Iteratoren und iterierbar
• Dictionaries
• Sets und Frozensets
• Copy und Deepcopy
• Schleifen: while- und for-Schleife
• Funktionen: Definition und Aufruf
• Interaktive Eingabe mittels input (raw_input)
• Formatierte Ausgabe
• Dateien lesen und schreiben
• Objektorientierte Programmierung

Datenanalyse, Visualisierung und Präsentation

• Numpy
• Matplotlib
• Pandas

Machine Learning

• Machine Learning: Terminologie
• Einführung in scikit-learn
• k-nearest Neighbor (KNN) Verfahren zur Klassifikation und Prädiktion
• Decision Trees zur Klassifikation und Prädiktion
• Random Forests zur Klassifikation und Prädiktion
• Einführung in Neuronale Netzwerke in Python
• Anomalien in Daten erkennen mittels Isolation Forest und Cluster-Analyse

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