Data Science und AI: KI und Datenmodellbewertung

Einführung in KI und Modellbewertung

• Verstehen Sie die Bedeutung der Modellbewertung in datenwissenschaftlichen und datenanalytischen Arbeitsabläufen.
• Erfahren Sie, wie Datenwissenschaftler die Leistung von Modellen der künstlichen Intelligenz bewerten.
• Erkunden Sie die Verbindung zwischen KI-Systemen und datengestützter Entscheidungsfindung.

Datenanalyseverfahren Einführung

• Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um Daten für die KI-Modellbewertung vorzubereiten.
• Bereinigen und verarbeiten Sie Datensätze mithilfe von Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy.
• Visualisieren Sie Dateneinblicke, um die Grundlagen der Modellbewertung zu verstehen.

Grundlagen der Modellbewertung

• Erkunden Sie wichtige Kennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.
• Verstehen Sie die Bedeutung von Modellvalidierung und Kreuzvalidierungstechniken.
• Lernen Sie, Regressionsmodelle mithilfe des mittleren quadratischen Fehlers und des R-Quadrats zu bewerten.

Fortgeschrittene Techniken zur Modellbewertung

• Tauchen Sie ein in den Trade-off zwischen Verzerrung und Varianz und seine Auswirkungen auf die Modellleistung.
• Analysieren Sie Overfitting und Underfitting anhand praktischer Beispiele.
• Verwenden Sie Python-Tools wie Scikit-learn, um Modellbewertungsprozesse zu automatisieren.

Projekte zur Modellbewertung in der Praxis

• Bewerten Sie KI-Modelle, die auf realen Datensätzen basieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Präsentieren Sie die Modellleistung den Interessengruppen mit klaren Visualisierungen.
• Arbeiten Sie an Gruppenprojekten zusammen, um professionelle datenwissenschaftliche Umgebungen zu simulieren.