Machine Learning Practitioner E-Learning Training

Met de ML Practitioner Learning Kit ontwikkel je praktische, technische vaardigheden om machine learning modellen te ontwerpen, optimaliseren en implementeren in realistische productieomgevingen. Deze Learning Kit is bedoeld voor data scientists, machine learning engineers en analytics practitioners die verder willen gaan dan basiskennis en productiegerichte ML-skills willen opbouwen.

Demo Machine Learning Practitioner Training

De focus ligt op de praktische onderdelen die bepalen of een machine learning model succesvol wordt in productie. Je werkt met data preparation, feature engineering, anomaly detection, hyperparameter tuning, MLOps, model deployment en reinforcement learning.

Door de vijf onderdelen leer je een machine learning model end-to-end beheren: van ruwe data naar schone, model-ready datasets, vervolgens naar training, tuning, deployment, monitoring en geavanceerde technieken zoals reinforcement learning.

Wat leer je in deze Learning Kit?

• Data voorbereiden voor machine learning modellen
• Missing values en outliers herkennen en behandelen
• Categorical data encoden en numeric features schalen
• Feature engineering pipelines bouwen met scikit-learn
• Feature selection en dimensionality reduction toepassen
• Hyperparameters optimaliseren met moderne tuning tools
• Anomalies, fraud, errors en rare events detecteren
• MLOps-principes toepassen voor model deployment en lifecycle management
• Modellen trainen, registreren en deployen met MLflow op Databricks
• Reinforcement learning concepten begrijpen en toepassen

Voor wie is deze Learning Kit bedoeld?

Deze Learning Kit is geschikt voor:

• Data Scientists
• Machine Learning Engineers
• Analytics Practitioners
• Data Analysts die willen doorgroeien naar machine learning
• AI Developers
• MLOps Engineers
• Data professionals die modellen production-ready willen maken
• Professionals die praktische ML-vaardigheden willen ontwikkelen

Deze LearningKit met meer dan 21 leeruren is verdeeld in drie sporen:

Inhoud van de Learning Kit

Onderdeel 1: Feature Engineering for ML Models

Dit onderdeel legt de basis voor goed presterende machine learning modellen door te focussen op data preparation en feature engineering. Je leert missing values en outliers behandelen, categorical variables encoden en numeric features schalen zodat datasets geschikt zijn voor modeltraining.

Courses:

• Handling Missing Values and Outliers in Data
• Encoding Categorical Data for Machine Learning
• Scaling Numeric Data for Machine Learning
• Feature Engineering Techniques for Machine Learning
• Feature Selection and Dimensionality Reduction

Onderdeel 2: Hyperparameter Tuning for Machine Learning

Dit onderdeel richt zich op hyperparameter tuning: een belangrijke factor voor betere modelprestaties. Je leert het verschil tussen model parameters en hyperparameters en onderzoekt technieken zoals grid search, random search en cross-validation.

Courses:

• Hyperparameter Tuning Techniques
• Hyperparameter Tuning with scikit-learn
• Hyperparameter Tuning with Hyperopt on Databricks
• Hyperparameter Tuning with Ray Tune on Databricks
• Hyperparameter Tuning with Optuna
• Automated Machine Learning with H2O AutoML
• Hyperparameter Tuning with Keras Tuner

Onderdeel 3: Anomaly Detection

Dit onderdeel leert je praktische technieken om outliers, fouten, fraudepatronen en zeldzame events te herkennen die de datakwaliteit en modelprestaties kunnen beïnvloeden.

Courses:

• Understanding Anomalies and Their Detection
• Using Z-Scores and IQR for Anomaly Detection
• Using LOF, iForest, and One-Class SVMs for Anomaly Detection

Onderdeel 4: MLOps and Model Deployment

Dit onderdeel overbrugt de kloof tussen modelontwikkeling en productie. Je leert hoe MLOps DevOps-principes uitbreidt naar machine learning, met aandacht voor data drift, model retraining, reproducibility, lifecycle management, CI/CD, infrastructure as code, containerization en automated testing.

Courses:

• MLOps and Model Deployment: Contextualizing MLOps and DevOps
• MLOps and Model Deployment: Model Deployment and Serving Strategies
• MLOps and Model Deployment: Training and Deploying Models Using MLflow on Databricks

Onderdeel 5: Reinforcement Learning

Dit onderdeel introduceert reinforcement learning: een machine learning paradigma waarbij agents leren door trial, feedback en reward in plaats van gelabelde data.

Courses:

• Contextualizing Reinforcement Learning
• Implementing Simple Reinforcement Learning Methods