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von A bis Z

       Der Umgang mit realen Daten

       Betrachte das Gesamtbild

       Die Aufgabe abstecken

       Wähle ein Qualitätsmaß aus

       Überprüfe die Annahmen

       Beschaffe die Daten

       Erstelle eine Arbeitsumgebung

       Die Daten herunterladen

       Wirf einen kurzen Blick auf die Datenstruktur

       Erstelle einen Testdatensatz

       Erkunde und visualisiere die Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen

       Visualisieren geografischer Daten

       Suche nach Korrelationen

       Experimentieren mit Kombinationen von Merkmalen

       Bereite die Daten für Machine-Learning-Algorithmen vor

       Aufbereiten der Daten

       Bearbeiten von Text und kategorischen Merkmalen

       Eigene Transformer

       Skalieren von Merkmalen

       Pipelines zur Transformation

       Wähle ein Modell aus und trainiere es

       Trainieren und Auswerten auf dem Trainingsdatensatz

       Bessere Auswertung mittels Kreuzvalidierung

       Optimiere das Modell

       Gittersuche

       Zufällige Suche

       Ensemble-Methoden

       Analysiere die besten Modelle und ihre Fehler

       Evaluiere das System auf dem Testdatensatz

       Nimm das System in Betrieb, überwache und warte es

       Probieren Sie es aus!

       Übungen

       3Klassifikation

       MNIST

       Trainieren eines binären Klassifikators

       Qualitätsmaße

       Messen der Genauigkeit über Kreuzvalidierung

       Konfusionsmatrix

       Relevanz und Sensitivität

       Die Wechselbeziehung zwischen Relevanz und Sensitivität

       Die ROC-Kurve

       Klassifikatoren mit mehreren Kategorien

       Fehleranalyse

       Klassifikation mit mehreren Labels

       Klassifikation mit mehreren Ausgaben

       Übungen

       4Trainieren von Modellen

       Lineare Regression

       Die Normalengleichung

       Komplexität der Berechnung

       Das Gradientenverfahren

       Batch-Gradientenverfahren

       Stochastisches Gradientenverfahren

       Mini-Batch-Gradientenverfahren

       Polynomielle Regression

       Lernkurven

       Regularisierte lineare Modelle

      

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