KnowHow vorhanden

Kompetenzen ausbauen

Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig

1. Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien des maschinellen Lernens.

2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für maschinelles Lernen verwendet wird.

3. Unsupervised Learning: Verständnis der Konzepte und Techniken des unüberwachten Lernens.

4. Clustering-Algorithmen: Kenntnisse in Clustering-Algorithmen wie K-Means, Hierarchical Clustering und DBSCAN.

5. Dimensionalitätsreduktion: Techniken zur Reduktion der Dimensionalität von Daten, wie PCA und t-SNE.

6. Anomalieerkennung: Methoden zur Erkennung von Anomalien in Daten.

7. Assoziationsregeln: Verständnis von Assoziationsregel-Lernen und dessen Anwendung.

8. Feature-Engineering: Techniken zur Erstellung und Auswahl relevanter Merkmale.

9. Datenvorverarbeitung: Techniken zur Vorbereitung von Daten für das Training von Modellen.

10. Datenvisualisierung: Nutzung von Visualisierungstools zur Analyse von Daten.

11. Scikit-Learn: Verwendung der Scikit-Learn-Bibliothek für unüberwachtes Lernen.

12. TensorFlow und PyTorch: Kenntnisse in der Nutzung von TensorFlow und PyTorch für unüberwachtes Lernen.

13. Selbstorganisierende Karten (SOMs): Verständnis und Anwendung von selbstorganisierenden Karten.

14. Gaussian Mixture Models (GMMs): Kenntnisse in der Anwendung von GMMs.

15. Autoencoder: Verständnis und Nutzung von Autoencodern für unüberwachtes Lernen.

16. Deep Learning: Anwendung von Deep Learning-Techniken im unüberwachten Lernen.

17. Datenbereinigung: Techniken zur Bereinigung und Transformation von Daten.

18. Feature-Scaling: Methoden zur Skalierung von Merkmalen.

19. Modellbewertung: Techniken zur Bewertung der Leistung von Modellen.

20. Hyperparameter-Tuning: Optimierung der Hyperparameter von Modellen.

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