Machine Learning mit Python - Einführung

• Einführung in Machine Learning
  • Begriffe und Grundprinzipien
  • Anwendungsfelder von ML
• Überblick Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Klassifikation und Regression
  • Clustering-Grundlagen
• Datenvorverarbeitung mit Pandas und NumPy
  • Daten laden, bereinigen und transformieren
  • Feature Engineering
• Modelltraining mit Scikit-Learn
  • Modellwahl und Hyperparameter
  • Train-/Test-Split und Cross-Validation
• Evaluierung und Interpretation
  • Metriken für Klassifikation und Regression
  • Modellvergleich und Optimierung

Grundkenntnisse in Python werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit Datenanalyse oder Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend.

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