In diesem Modul konzentrieren wir uns darauf, Ihre Machine-Learning-Modelle durch Feature-Engineering und Modellbewertung zu verbessern. Sie lernen, wie Sie Daten skalieren, normalisieren und kodieren, neue Merkmale erstellen und die besten davon auswählen. Das Modul behandelt außerdem wichtige Techniken zur Modellbewertung, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle robust sind und eine hohe Leistungsfähigkeit aufweisen.

In diesem Modul werden wir Ihre Machine-Learning-Modelle durch die Auseinandersetzung mit fortgeschrittenen Algorithmen auf die nächste Stufe heben. Sie werden sich intensiv mit Ensemble-Lernverfahren befassen, darunter Bagging, Boosting sowie Algorithmen wie XGBoost und CatBoost. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, mit unausgewogenen Datensätzen umzugehen und Ensemble-Lernen anzuwenden, um die Modellleistung zu verbessern.

In diesem Modul werden wir uns eingehend mit den wesentlichen Aspekten der Modellanpassung und -optimierung befassen. Sie lernen, wie Sie Hyperparameter feinabstimmen, Regularisierungstechniken anwenden und fortgeschrittene Optimierungsmethoden wie die Bayes’sche Optimierung kennenlernen. Das Modul umfasst außerdem Automatisierungstools wie GridSearchCV, um den Prozess der Hyperparameteranpassung zu beschleunigen und so eine bessere Modellleistung zu gewährleisten.

In diesem Abschnitt führen wir Sie durch eine Reihe von Projekten für Fortgeschrittene, mit denen Sie Ihre Programmierkenntnisse vertiefen können. Sie arbeiten an praxisnahen Anwendungen wie Wetter-Dashboards, Ausgaben-Trackern und interaktiven Spielen. Durch diesen praxisorientierten Ansatz können Sie Ihre Fähigkeiten festigen und gleichzeitig nützliche Anwendungen für den Alltag entwickeln.

In diesem Modul konzentrieren wir uns auf anspruchsvolle Projekte für Fortgeschrittene, die Ihre Fähigkeiten weiter herausfordern. Sie arbeiten an der Entwicklung dynamischer Anwendungen wie beispielsweise einem Filmempfehlungssystem, einem Börsen-Dashboard und dem Backend einer Portfolio-Website. Diese Projekte vertiefen zudem Ihr Verständnis für Web-Scraping, Aufgabenautomatisierung und Datenvisualisierung.

In diesem Modul werden Sie eine Vielzahl von Algorithmen des maschinellen Lernens in Python kennenlernen und anwenden. Von Techniken des überwachten Lernens wie linearer Regression und SVM bis hin zu Algorithmen des unüberwachten Lernens wie K-Means und DBSCAN – Sie werden mit jeder Methode praktische Erfahrungen sammeln. Das Modul behandelt zudem fortgeschrittene Deep-Learning-Algorithmen wie CNNs, RNNs und Transformers zur Bewältigung komplexer Aufgaben wie Bildklassifizierung und Verarbeitung natürlicher Sprache.