Scikit-learn Einführung

Machine-Learning-Modelle hängen oft schon in der Entwicklungsphase an Details: Daten sind unbalanciert, Pipelines brechen bei unerwarteten Eingaben, und der Wechsel vom lokalen Notebook in eine produktive Umgebung offendeckt Lücken. Ein Seminar am 10.12.2026 in Köln greift genau diese Bruchstellen auf und zeigt, wie Scikit-learn als zentrales Werkzeug für Softwareentwickler und Data Scientists genutzt wird, um Modelle systematisch zu entwickeln und bereitzustellen. Die Bibliothek deckt Präprozessierung, Modelltraining und Evaluation in einem konsistenten API-Design ab. Im Training stehen praxisnahe Aufgaben im Vordergrund. Ein denkbares Unterthema ist der Aufbau einer Pipeline, die kategorische und numerische Features unterschiedlich transformiert, bevor ein Klassifikator trainiert wird. Ein weiteres Beispiel betrifft die Modellbewertung mit Kreuzvalidierung, bei der Überanpassung erkannt wird, bevor Code in Produktion geht. Die GFU Cyrus AG vermittelt die Inhalte in Köln mit dem Ziel, dass Teilnehmende am Ende den Weg vom Rohdatensatz bis zum einsatzfähigen Modell nachvollziehen können. Für Teams in Nordrhein-Westfalen, die ML-Komponenten in bestehende Softwarearchitekturen integrieren, liefert das Seminar das methodische Fundament.