Einführung in Supervised Learning für Machine Learning Engineers: Regression und Klassifikation mit Python von Grund auf

Dieser Kurs vermittelt Machine Learning Engineers die grundlegenden Konzepte des Supervised Learning, einschließlich Regression und Klassifikation, deren Implementierung mit Python und Scikit-learn sowie die Bewertung von Modellen für produktionsreife Systeme.
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Grundlagen des Supervised Learning und Modellbewertung

Unit 1: Einführung in Supervised Learning

Unit 2: Datenaufteilung und Modellbewertung

Unit 3: Metriken für Modellbewertung

Implementierung und Optimierung von Supervised Learning Modellen

Unit 1: Einführung in Scikit-learn und Lineare Regression

Unit 2: Logistische Regression und Regularisierung

Unit 3: ML-Projektlebenszyklus