Daten für Machine Learning – Online-Kurs Teil 3: Optimierung

Methoden zur Vorbereitung von Daten für Machine Learning

80% der Entwicklungszeit fließt in die Datenaufbereitung – lediglich 20% in die Auswahl und Anwendung von Machine-Learning-Verfahren.

Kenntnisse zur Datenaufbereitung, -transformation und -optimierung sind von großer Bedeutung für den Einsatz von Machine-Learning-Verfahren. Meist bringt eine Optimierung der Daten eine wesentlich größere Leistungssteigerung mit sich als eine Optimierung der Machine-Learning-Verfahren. Es lohnt sich also, Zeit in den Umgang mit Daten zu investieren und Kenntnisse zu erlangen. Das Potenzial ist enorm.

In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, -transformation und -optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

• entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
• den Ort frei wählen
• und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.