Sie haben ein komplexes Problem mit einer großen Menge an Daten und vielen Variablen, aber keine vorhandene Formel oder Gleichung. Sie wissen, dass Machine Learning der beste Ansatz wäre – aber Sie haben es noch nie zuvor verwendet. Wie gehen Sie mit Daten um, die ungeordnet, unvollständig oder in verschiedenen Formaten vorliegen? Welches Fachwissen ist erforderlich, um den Algorithmus zu trainieren? Wie wählt man das richtige Modell für die Daten aus?
Klingt das abschreckend? Lassen Sie sich nicht entmutigen. Denken Sie daran, dass Versuch und Irrtum im Kern des Machine Learning stehen – wenn ein Ansatz oder Algorithmus nicht funktioniert, versuchen Sie einfach einen anderen. Ein systematischer Workflow wird Ihnen jedoch einen reibungslosen Start ermöglichen.
Lesen Sie dieses E-Book, um Schritt für Schritt von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Techniken und Algorithmen zu gelangen. In diesem interaktiven E-Book finden Sie:
- Klare Definitionen der Schlüsselprinzipien im Machine Learning
- Eine Kurzbeschreibung der Schritte eines systematischen Workflows
- Einen Überblick über wichtige Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen
