Machine Learning von A-Z: Lerne Python & R für Data Science!
What you'll learn
- Erstelle Machine-Learning-Anwendungen sowohl in Python, als auch in R
- Keine trockene Mathematik - alles anschaulich erklärt
- Wende Machine Learning auf eigene Daten an
- Verwende gängige Tools wie Sklearn, NLTK und Caret
- Du wirst Machine Learning übersichtlich und prägnant lernen
- Du wirst wissen, wann du welches Machine-Learning-Modell anwenden kannst
- Lerne mit echten Daten: Viele Praxisbeispiele (Spam-Filter, schätze Preis von Gebrauchtwagen, ...)
Requirements
- Du solltest zuvor schon einmal ein wenig programmiert habe
- Es werden weder Kenntnisse in Python, noch in R vorrausgesetzt
- Alle benötigen Tools (R, RStudio, Anaconda, ...) installieren wir gemeinsam im Kurs
Description
Jetzt neu: Zusätzlicher Bonus zum Thema Deep Learning (Neuronale Netze) mit Python, Tensorflow und Keras!
Dieser Kurs enthält über 300 Lektionen, Quizze, Praxisbeispiele, ... - der einfachste Weg, wenn du Machine Learning lernen möchtest.
Schritt für Schritt bringe ich dir maschinelles Lernen bei. In jedem Abschnitt lernst du ein neues Thema - zuerst die Idee / Intuition dahinter, und anschließend den Code sowohl in Python als auch in R.
Machine Learning macht erst dann richtig Spaß, wenn man echte Daten auswertet. Deswegen analysierst du in diesem Kurs besonders viele Praxisbeispiele:
Schätze den Wert von Gebrauchtwagen
Schreibe einen Spam-Filter
Diagnostiziere Brustkrebs
Schreibe ein Programm, was die Bedeutung von Adjektiven lernt
Lese Zahlen aus Bildern ein
Alle Codebeispiele werden dir beiden Programmiersprachen gezeigt - du kannst also wählen, ob du den Kurs in Python, R, oder in beiden Sprachen sehen möchtest!
Nach dem Kurs kannst du Machine Learning auch auf eigene Daten anwenden und eigenständig fundierte Entscheidungen treffen:
Du weißt, wann welche Modelle in Frage kommen könnten und wie du diese vergleichst. Du kannst analysieren, welche Spalten benötigt werden, ob zusätzliche Daten benötigt werden, und weißt, die die Daten vorab aufbereitet werden müssen.
Dieser Kurs behandelt alle wichtigen Themen:
Regression
Klassifizierung
Clustering
Natural Language Processing
Bonus: Deep Learning (nur für Python, weil die Tools hier sehr viel ausgereifter sind)
Zu allen diesen Themen lernst du verschiedene Algorithmen kennen. Die Ideen dahinter werden einfach erklärt - keine trockenen, mathematischen Formeln, sondern anschauliche, grafische Erklärungen.
Wir verwenden hierbei gängige Tools (Sklearn, NLTK, caret, data.table, ...), die auch für echte Machine-Learning-Projekte verwendet werden.
Was lernst du alles?
Regression:
Lineare Regression
Polynomiale Regression
Klassifizierung:
Logistische Regression
Support Vector Machine (SVM)
SVM mit Kernel (rbf, poly)
Naive Bayes
Entscheidungsbäume
Random Forest
Clustering
Natural Language Processing
Tokenizing
Stemming
POS-Tagging (welchen Typ hat ein Wort?)
Bonus: Deep Learning / Neuronale Netze (nur Python)
Aufbau eines Neuronalen Netzes
Was ist ein Neuron?
Tensorflow
Keras
Zudem lernst du auch, wie du Machine Learning anwendest:
Dimensionsreduktion mit der Principal Component Analysis (PCA)
Lese Daten ein, und bereite sie für dein Modell vor
Mit vollständigem Praxisbeispiel, Schritt für Schritt erklärt
Finde die besten Hyperparameter für dein Modell
"Parameter Tuning"
GridSearch (GridSearchCV in Python / tuneGrid in R)
Vergleiche Modelle miteinander:
Wie dich der Wert für die Genauigkeit eines Modells in die Irre führen kann, und was du dagegen tun kannst
K-Fold Cross-Validation
Bestimmtheitsmaß
Mein Ziel ist es, dir mit diesem Kurs den idealen Einsteig in die Welt des Machine Learnings zu bieten.
Who this course is for:
- Entwickler, die sich für Machine Learning interessieren
Instructor
![Jannis Seemann](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 68,772 Reviews
- 229,560 Students
- 36 Courses
Mein Name ist Jannis Seemann und das Programmieren ist meine absolute Leidenschaft.
Bereits mit 14 Jahren begann ich mit dem Programmieren meiner ersten Webseite. Mit 18 Jahren habe ich mein erstes Praktikum bei Google in London absolviert. 2 Jahre später folgte dann während meines Studiums ein weiteres Praktikum bei Google im Silicon Valley (Mountain View, California).
Für mich ist es das Schönste, wenn ich dank der Unterstützung meiner Mentoren etwas Neues lernen kann. Dies brachte mich bereits während meines Informatikstudiums auf die Idee, selbst mit dem Unterrichten zu beginnen.
Ich weiß genau, wie anstrengend und zeitintensiv es sein kann, sich mit einem neuen Thema zu beschäftigen; sei es für ein privates Projekt, das Studium oder für die Arbeit. Deshalb stecke ich extrem viel Aufwand in meine Kurse, und es gibt besonders viele Aufgaben & Praxisbeispiele - damit dir das Lernen möglichst leicht fällt.
Heute bin ich sehr stolz darauf, dass sich mehr als 200.000 TeilnehmerInnen für meine Kurse entschieden haben und hoffe, dass ich ihnen die Freude und Begeisterung vermitteln konnte, welche ich bei der Erstellung meiner Kurse habe.
Außerhalb von Udemy setze ich als studierter Informatiker und selbstständiger Unternehmer erfolgreich Webprojekte für meinen Kunden um, und teile mein Wissen und meine Erfahrung in den hier angebotenen Online-Kursen.