Kontakt

Die MARTINSFELD - Themen > scikit-learn - Beratung, Coaching, Seminare und Support - scikit-learn – Einfacher Einstieg in Machine Learning

„scikit-learn ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python und bietet eine Vielzahl von Algorithmen und Tools. Unsere Experten helfen Ihnen, scikit-learn in Ihre Projekte zu integrieren und datengetriebene Entscheidungen effizient umzusetzen.“

undefined

Unsere Leistungen im Bereich scikit-learn - Beratung, Coaching, Seminare und Support – unsere Angebote für scikit-learn

Möchten Sie scikit-learn in Ihren Projekten nutzen oder bestehende Workflows optimieren? Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, wie wir Sie unterstützen können.

  • #scikit-learn
  • #Machine Learning
  • #Datenanalyse
  • #Python
  • #KI-Modelle
  • #Algorithmusentwicklung
  • Beratung zu scikit-learn.

    Strategische Beratung zur Implementierung und Optimierung von scikit-learn in Ihren Datenprojekten.

    • Zielsetzung: Effiziente Nutzung von scikit-learn zur Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen.
    • Beratungsfelder: Algorithmusauswahl, Datenvorbereitung, Modellvalidierung und Integration in bestehende Prozesse.
  • Coaching für scikit-learn.

    Individuelle Unterstützung für Data Scientists und Entwickler, um scikit-learn effektiv einzusetzen und optimale Ergebnisse zu erzielen.

    • Zielgruppe: Data Scientists, KI-Entwicklungsteams und Analysten, die scikit-learn in ihren Projekten anwenden möchten.
    • Inhalte des Coachings: Modelltraining, Pipeline-Entwicklung, Optimierung und Performance-Tuning.
    • Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.
  • Seminare & Schulungen zu scikit-learn.

    Praxisnahe Schulungen für Anfänger und Fortgeschrittene, um scikit-learn effizient in Ihren Machine-Learning-Workflows zu nutzen.

    • Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen von scikit-learn bis hin zu fortgeschrittenen Modellierungstechniken.
    • Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.
    • Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, scikit-learn effizient einzusetzen, Modelle zu erstellen und zu bewerten.
  • Support für scikit-learn.

    Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von scikit-learn in Ihren Projekten.

    • Umfang des Supports: Technischer Support, Modelloptimierung, Datenvorbereitung und Fehlerbehebung.
    • Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen.
    • Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

Seminar, Schulung, Kurs, Weiterbildung: Praxisorientierte Machine Learning Entwicklung mit scikit-learn - Was Sie im Seminar „Praxisorientierte Machine Learning Entwicklung mit scikit-learn“ erwartet

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von scikit-learn: Von der Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung. Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Projekte effizient und erfolgreich umsetzen.

  • Zielgruppe.
    • Data Scientists und Analysten, die ihre ML-Kenntnisse vertiefen möchten
    • Softwareentwickler mit Interesse an Machine Learning Integration
    • BI-Spezialisten, die ML-Techniken in ihre Analysen einbauen möchten
  • Lernziele.
    • Beherrschen der grundlegenden scikit-learn API und Workflow-Komponenten
    • Implementieren verschiedener ML-Algorithmen für unterschiedliche Anwendungsfälle
    • Entwickeln von robusten Datenpipelines für ML-Projekte
  • Methodik.
    • Interaktive Jupyter Notebooks mit praktischen Übungen und Beispielen
    • Hands-on Workshops mit realen Datensätzen
    • Code Reviews und Best Practice Diskussionen
  • Voraussetzungen.
    • Grundkenntnisse in Python (Funktionen, Klassen, Packages)
    • Basis-Verständnis von NumPy und Pandas
    • Grundlegendes Verständnis statistischer Konzepte
  • Nutzen.
    • Praktische Fähigkeiten in der Entwicklung von ML-Lösungen mit scikit-learn
    • Effiziente Workflows für ML-Projekte von der Konzeption bis zur Produktivstellung
    • Hands-on Erfahrung mit realen Datensätzen und Problemstellungen
  • Organisatorisches.
    • Dauer: 1-3 Tage
    • Ort: Online oder Inhouse
    • Teilnehmer: ab 1 Person
    • Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen
    • Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen
    • Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

Seminar, Schulung, Kurs, Weiterbildung: Praxisorientierte Machine Learning Entwicklung mit scikit-learn - Seminarinhalte

Die Seminarinhalte werden gezielt auf Ihre individuellen Bedürfnisse abgestimmt, sodass Sie genau die Informationen erhalten, die für Sie relevant sind.

  • Grundlagen und Setup.
    • Installation und Konfiguration der scikit-learn Umgebung
    • Überblick über die scikit-learn API-Struktur
    • Einführung in den ML-Workflow mit scikit-learn
    • Datenstrukturen und Datentypen in scikit-learn
    • Integration mit NumPy und Pandas
    • Best Practices für reproduzierbare Experimente
  • Datenvorverarbeitung.
    • Behandlung von fehlenden Werten
    • Encoding kategorischer Variablen
    • Skalierung und Normalisierung
    • Dimensionsreduktion mit PCA und t-SNE
    • Feature Selection und Engineering
    • Pipeline-Erstellung für die Datenvorverarbeitung
  • Supervised Learning.
    • Lineare Regression und Regularisierung
    • Logistische Regression für Klassifikation
    • Support Vector Machines
    • Random Forests und Gradient Boosting
    • Implementierung von Ensemble-Methoden
    • Modellauswahl und Validierung
  • Unsupervised Learning.
    • K-Means Clustering
    • Hierarchisches Clustering
    • DBSCAN für Density-Based Clustering
    • Gaussian Mixture Models
    • Anomalie-Erkennung
    • Evaluierung von Clustering-Ergebnissen
  • Modelloptimierung.
    • Cross-Validation Strategien
    • Grid Search und Random Search
    • Hyperparameter-Optimierung
    • Bias-Variance Trade-off
    • Overfitting und Underfitting
    • Model Selection mit scikit-learn
  • Modellbewertung.
    • Metriken für Klassifikation
    • Metriken für Regression
    • ROC und PR Kurven
    • Confusion Matrix Analyse
    • Feature Importance Analysis
    • Cross-Validation Scores Interpretation
  • Produktivstellung.
    • Modell-Serialisierung
    • Deployment-Strategien
    • API-Entwicklung mit Flask
    • Monitoring von ML-Modellen
    • Wartung und Updates
    • Performance-Optimierung

Starten Sie jetzt Ihre Reise zum scikit-learn Experten! Sichern Sie sich Ihren Platz in unserem praxisorientierten Seminar und erschließen Sie sich die Welt des Machine Learning mit einem der mächtigsten Python-Frameworks.

FAQs - Häufig gestellte Fragen zu unseren Leistungen im Bereich scikit-learn

Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zu unseren Services für scikit-learn.

  • Warum scikit-learn statt anderer Machine-Learning-Bibliotheken?.

    scikit-learn ist eine leicht zu verwendende Bibliothek mit einer breiten Auswahl an Algorithmen und Tools, ideal für datengetriebene Projekte.

  • Welche Algorithmen unterstützt scikit-learn?.

    scikit-learn bietet Unterstützung für Klassifikations-, Regressions-, Cluster- und Dimensionalitätsreduktionsalgorithmen sowie weitere Techniken.

  • Wie lange dauert die Implementierung von scikit-learn in ein Projekt?.

    Die Dauer hängt von der Komplexität des Projekts ab. Typische Implementierungen können von wenigen Stunden bis zu mehreren Wochen dauern.

Jetzt Kontakt aufnehmen - Kostenlose Erstberatung anfordern

Sie haben Fragen zu unseren Services für scikit-learn oder möchten ein individuelles Angebot. Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung.

Unsere Angebote für scikit-learn im Überblick

Workshop zur Einführung in scikit-learn
In unserem Workshop lernen Sie die Grundlagen von scikit-learn und die Erstellung erster Machine-Learning-Modelle.
Projektcoaching für scikit-learn
Unser Coaching unterstützt Teams bei der Implementierung und Optimierung von scikit-learn in ihren Projekten.
Einführung in fortgeschrittene scikit-learn-Techniken
Wir schulen Ihre Mitarbeiter in fortgeschrittenen Techniken wie Pipeline-Entwicklung, Cross-Validation und Modelloptimierung.
Technische Unterstützung und Anpassung
Unterstützung bei der Optimierung Ihrer Machine-Learning-Modelle und der Integration von scikit-learn in Produktionsumgebungen.

Warum scikit-learn und unsere Expertise?

Breite Auswahl an Algorithmen
Mit scikit-learn haben Sie Zugriff auf eine Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen für Ihre Datenanalyse.
Einfache Integration in Python-Workflows
Unsere Experten helfen Ihnen, scikit-learn nahtlos in Ihre bestehenden Python-Workflows zu integrieren.
Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit
Wir unterstützen Sie dabei, die intuitive API von scikit-learn effizient zu nutzen und Ihre Projekte schneller voranzubringen.
Langfristige Unterstützung und Optimierung
Wir begleiten Sie bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Optimierung Ihrer Machine-Learning-Modelle mit scikit-learn.

Kontaktformular - Beratung, Coaching, Seminare und Support für scikit-learn

Das Angebot von MARTINSFELD richtet sich ausschließlich an Unternehmen und Behörden (iSv § 14 BGB). Verbraucher (§ 13 BGB) sind vom Vertragsschluss ausgeschlossen. Mit Absendung der Anfrage bestätigt der Anfragende, dass er nicht als Verbraucher, sondern in gewerblicher Tätigkeit handelt. § 312i Abs. 1 S. 1 Nr. 1-3 und S. 2 BGB (Pflichten im elektronischen Geschäftsverkehr) finden keine Anwendung.

Los geht's - Kontaktieren Sie uns für eine kostenlose Erstberatung

Möchten Sie scikit-learn in Ihrem Unternehmen einsetzen oder Ihre bestehenden Workflows optimieren? Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, wie wir Sie unterstützen können.

weitere Themen aus dem Bereich „Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz“

TensorFlow - Maschinelles Lernen mit TensorFlow

Erlernen Sie die Grundlagen und fortgeschrittenen Anwendungen des Machine Learnings mit TensorFlow.

mehr erfahren

TensorFlow Implementierungen - Effiziente ML-Modelle mit TensorFlow

Lernen Sie, wie Sie TensorFlow in bestehende Systeme integrieren und maßgeschneiderte Modelle entwickeln.

mehr erfahren

PyTorch - Flexible KI-Entwicklung mit PyTorch

Entdecken Sie die Möglichkeiten von PyTorch für die Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen.

mehr erfahren

PyTorch Lösungen - Maßgeschneiderte PyTorch-Anwendungen

Erfahren Sie, wie Sie PyTorch für spezifische KI- und Deep-Learning-Projekte einsetzen können.

mehr erfahren

Keras - Einfacher Einstieg in Deep Learning mit Keras

Lernen Sie, wie Sie mit Keras leistungsstarke Deep-Learning-Modelle entwickeln können.

mehr erfahren

Deep Learning Frameworks - Vergleich und Anwendung moderner Frameworks

Erfahren Sie, wie Sie Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras effizient nutzen können.

mehr erfahren

Natural Language Processing (NLP) - Verarbeitung natürlicher Sprache mit KI

Lernen Sie, wie Sie NLP-Technologien einsetzen, um Texte und Sprache zu analysieren und zu verstehen.

mehr erfahren

Computer Vision Systeme - Bilderkennung und -verarbeitung mit KI

Entdecken Sie, wie Sie Computer-Vision-Technologien in Ihre Projekte integrieren können.

mehr erfahren

ChatGPT Integration - Erweiterte KI-Lösungen mit ChatGPT

Erfahren Sie, wie Sie ChatGPT in Ihre Geschäftsprozesse integrieren und personalisierte Lösungen entwickeln können.

mehr erfahren

Machine Learning Modelle - Erstellung und Optimierung von ML-Modellen

Lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren und in Produktion einsetzen.

mehr erfahren

Künstliche Intelligenz - Strategische Nutzung von KI in Unternehmen

Erfahren Sie, wie KI-Technologien Prozesse automatisieren und Entscheidungen unterstützen können.

mehr erfahren

Was dürfen wir für Sie tun?

Kontakt aufnehmen

So sind wir zu erreichen: