LP-IT Schulung: "Scikit-Learn Schulung"

Schulung: "Scikit-Learn ML (maschinelles Lernen) mit Python"

Verwandte Seminare

• Python Schulung  

Kursnummer - Dauer der "Scikit-Learn Schulung"

• PRO000830 - 3 Tage

Voraussetzungen

• Der Kurs setzt Kenntnisse in Python, linearer Algebra und Differenzial-Rechnung voraus.

Inhalte der "Scikit-Learn Schulung"

Scikit-Learn ist ein großes, mächtiges Python-Paket für maschinelles Lernen. Es ist das am meisten verwendete Framework für maschinelles Lernen ohne neuronale Netze. Es erlaubt, mit wenigen Zeilen Code sehr komplexe Modelle zu erstellen und anzuwenden. Der Scikit-Learn-Kurs richtet sich an Ingenieure, Wirtschaftswissenschaftler, Marketing-Experten, Berater, die Algorithmen des maschinellen Lernens für Software verwenden wollen, die von Daten selbständig lernt und dann im laufenden Betrieb autonom agiert.

Nach dem Kurs werden die TeilnehmerInnen in der Lage sein, sehr mächtige, moderne Vorhersagemodelle mit relativ wenig Code-Zeilen zu erstellen und produktiv einzusetzen.

• Supervised Learning - Grundlagen:
  • Lineare Regression
  • Messen der Qualität eines Vorhersagemodells.
  • Die sklearn.model_selection.train_test_split() Routine.
  • Methoden, um die relevanten Features zu finden.
  • Visualisierung der Interaktion von Variablen mit seaborn.
  • Hauptmethoden von sklearn Predictor Instanzen.
  • Qualitätsmessung mit der cross_val_score() Funktion.
  • Logistische Regression.
• Supervised Learning - wichtige Tools:
  • sklearn.preprocessing.LabelEncoder
  • Predictors and Transformers interagieren mit Pandas.
  • Qualitäts-Metriken für Modelle.
  • Visualisierung der learning-curve.
• Supervised Learning - wichtige Analysetechniken:
  • Regularisierung, um Overfitting zu vermeiden.
  • Evaluierung von Klassifikationsmodellen.
  • Visualisierung der Qualität von Klassifikationsmodellen.
  • Feature Engineering.
• Support-Vektor-Maschinen:
  • Support-Vektor-Classifiers.
  • sklearn.svm package's SVC Predictors
  • Support-Vektor-Regression.
  • Wie man gute Modell-Parameter findet.
• Daten transformieren, um Vorhersage-Modelle zu verbessern:
  • Principal Components Transformer
  • Space Density Transformer
  • Pipelines
  • Nicht-numerische in numerische Daten transformieren.
  • Scikit-Learn Transformers
  • Das Modul to_numeric_frame
• Entscheidungsbäume, Random Forests, GradientBoost:
  • Entscheidungsbäume für Klassifikation
  • Entscheidungsbäume für Regression
  • RandomForrest
  • GradientBoost und andere Ensemble-Methoden.
  • ScikitLearn-Modelle speichern und wieder laden.
• Unsupervised Learning:
  • Clustering
  • k-means-clustering
  • Die Elbow-Methode
  • Mean shift clustering

Preis der "Scikit-Learn Schulung"

• 1550,00 € zzgl. MwSt. (1844,50 € inkl. MwSt.). Preis/Person
  kleine Lerngruppe mit reduzierter Gruppengröße 2-3 Personen (Corona)
  Alle Kurse sind auch als Online-Kurse verfügbar. Bitte stellen Sie eine Anfrage

Nächster Termin der "Scikit-Learn Schulung"

• Termine auf Anfrage - siehe auch: Last Minute Termine

Schulungsorte der "Scikit-Learn Schulung"

• Web-Seminare

• offene Schulungen im Ruhrgebiet/NRW: Bochum

• Firmenschulungen in von uns gestellten Räumen bieten wir außerdem in München, Hamburg, Frankfurt, Stuttgart und Berlin an. Weitere Orte auf Anfrage.
• Wir kommen auch zu Ihnen, überall in Deutschland, Holland, Österreich oder der Schweiz: Fragen Sie dazu eine Inhouse-Schulung an

• LP-IT ist durch seine zentrale Lage am Bochumer Hauptbahnhof auch mit dem Flugzeug (vom Flughafen Düsseldorf) gut zu erreichen.
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Ihre Anfrage zum "Scikit-Learn Kurs": "Scikit-Learn ML (maschinelles Lernen) mit Python"

• Sie erreichen uns telefonisch unter 0234-3382654 oder per EMail: traininglp-it.de

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