Regularisierung gegen Overfitting bei einem Modeunternehmen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Optimiere Lasso, Ridge und Elastic Net auf 6 Saisons Mode-Verkaufsdaten und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Vergleiche L1, L2 und Elastic Net auf realer Saisonprognose und entscheide datenbasiert, welche Regularisierung 2027 in die Planung geht.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- L1-, L2- und Elastic-Net-Regularisierung mathematisch unterscheiden und praktisch anwenden
- Den Regularisierungsparameter mit zeitlicher Kreuzvalidierung wahlen
- Sparsity als zweite Bewertungsachse neben Genauigkeit einsetzen
- Eine Methodenwahl gegen ein Planungsteam verteidigen, das nicht aus dem ML-Bereich kommt
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Machine Learning
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Scientist
Regularisierte Regressionen sauber zu vergleichen und Sparsity als Geschaeftswert zu argumentieren ist Junior-Data-Science-Tagesgeschaeft im Einzelhandel.
Dieses Projekt schärft
- regularization
- regression
- cross-validation
Applied AI Scientist
Eine technische Wahl (welche Regularisierung?) gegen eine fachliche Planungsleitung in einfacher Sprache verteidigen ist genau die angewandte KI-Kommunikation, die Modeunternehmen brauchen.
Dieses Projekt schärft
- model-selection
- regularization
- regression
Noch eine Sache