Introduction to Machine Learning Part 3: Evaluation and Tuning
Dieser Kurs behandelt die Evaluierung und Anpassung von ML-Modellen, mit Schwerpunkt auf ROC-Metriken, AUC und Hyperparameteroptimierung. Vorkenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung in R oder Python sind empfohlen.
Das Online-Seminar Introduction to Machine Learning Part 3: Evaluation and Tuning konzentriert sich auf die Evaluierung und Optimierung von maschinellen Lernmodellen. Die Teilnehmer lernen, wie verschiedene ML-Algorithmen in R und Python angewendet und bewertet werden, insbesondere bei tabellarischen Daten. Zu den behandelten Themen gehören die Evaluierung von Klassifikationsmodellen mittels ROC-Metriken und AUC sowie die Bewertung von Regressionsmodellen. Des Weiteren werden die Bedeutung der Hyperparameteroptimierung, grundlegende Algorithmen dafür und die Konzepte des Overfittings und Overtunings erläutert. Voraussetzung für den Kurs ist eine starke mathematische Grundlage, Kenntnisse in Linearer Algebra und Analysis sowie in Statistik und Wahrscheinlichkeit, jeweils mindestens auf Gymnasialniveau. Programmierkenntnisse in R oder Python sind ebenfalls erforderlich. Der Kurs richtet sich an alle Interessierten, wird aber besonders Teilnehmern mit genannten Vorkenntnissen empfohlen. Der Kurs ist in englischer Sprache verfügbar und kann jederzeit gestartet werden.
Anbieter des Kurses
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