Unterthema: Datenprozessierung
Datenprozessierung im Kontext der Künstlichen Intelligenz bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Bereinigens, Transformierens und Analysierens von Daten, um sie für maschinelles Lernen und andere KI-Techniken nutzbar zu machen. Dieser Prozess ist essenziell, da die Qualität und Struktur der verwendeten Daten direkt das Leistungsvermögen der resultierenden KI-Modelle beeinflusst. Typische Schritte der Datenprozessierung umfassen das Entfernen von Ausreißern, das Imputieren fehlender Werte, die Datenstandardisierung, Datenaugmentation sowie das Feature Engineering, um wesentliche Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren. Ohne eine sorgfältige Datenprozessierung können selbst die fortschrittlichsten Algorithmen ungenaue oder irrelevante Ergebnisse liefern.
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Kurse und Trainings, die sich auf Datenprozessierung konzentrieren, sind in der Regel sehr praxisorientiert und beinhalten praktische Übungen mit realen Datensätzen. Beispiele für solche Kurse sind „Einführung in die Datenwissenschaft“, „Datenbereinigung und -transformation mit Python“ oder „Feature Engineering für maschinelles Lernen“. Diese Kurse sind oft für verschiedene Zielgruppen konzipiert: Einsteiger, die Grundlagen der Datenverarbeitung erlernen möchten; Data Scientists und ML-Ingenieure, die ihre Fähigkeiten in der Datenvorverarbeitung vertiefen wollen; und auch Fachleute aus angrenzenden Bereichen wie Statistik oder Business Analytics, die spezifische Datenprozessierungsmethoden in ihren Arbeitskontext integrieren möchten. Fortgeschrittene Kurse könnten sich auf spezifische Technologien (wie Pandas oder Apache Spark) oder auf die Prozessierung von speziellen Datensorten (wie Text- oder Bilddaten) spezialisieren. Die Zielsetzung solcher Programme ist, den Teilnehmenden das notwendige Rüstzeug zu geben, um effiziente und präzise Datenverarbeitung als Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte durchzuführen.