Das Seminar Machine Learning Scientist mit R hat das Ziel, den Teilnehmenden grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine-Learning-Methoden in R zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen in der Lage sein, Machine-Learning-Methoden zu verstehen, anzuwenden und zu interpretieren, um Prognosen und Entscheidungen zu treffen.
Zu den Themen des Seminars gehören eine Einführung in Machine Learning und R, Datenaufbereitung und -exploration mit R, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Modellvalidierung und -auswahl, Ensemble-Methoden und Deep Learning sowie praktische Anwendungsbeispiele und Fallstudien zur Lösung realer Probleme mit Machine Learning.
Durch praktische Übungen und Fallstudien sollen die Teilnehmer in der Lage sein, ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine-Learning-Methoden in R zu vertiefen.
Datenexploration mit R: Grafiken und Visualisierung
Datenbereinigung und -transformation
Überwachtes Lernen: Klassifikation und Regression
Grundlagen der Klassifikation und Regression
Lineare Modelle in R
Entscheidungsbäume und Random Forests
Support-Vector-Maschinen
K-nearest-Neighbor und Naive Bayes
Unüberwachtes Lernen: Clustering und Dimensionalitätsreduktion
Grundlagen von Clustering und Dimensionalitätsreduktion
K-means-Clustering
Hierarchisches Clustering
Hauptkomponentenanalyse
Modellvalidierung und -auswahl
Trainings- und Testdatensätze
Cross-Validation
Modellauswahl und -vergleich
Hyperparameter-Tuning
Ensemble-Methoden und Deep Learning
Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting, Stacking
Einführung in Deep Learning
Neuronale Netze und Künstliche Intelligenz
TensorFlow in R
Praktische Anwendungen und Fallstudien
Anwendungsbeispiele für Machine Learning in R
Fallstudien zur Lösung realer Probleme
Best Practices und Empfehlungen für Machine-Learning-Projekte
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Die Schulung für Machine Learning Scientist mit R richtet sich an Personen, die ein Verständnis für Machine Learning und Datenanalyse entwickeln möchten und bereits über Kenntnisse in R verfügen. Die Schulung ist besonders relevant für Data Scientists, Data Analysts, Ingenieure und Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning-Algorithmen erweitern möchten.
Die Schulung kann auch für Business-Profis und Entscheidungsträger:innen von Vorteil sein, die ein Verständnis für die Anwendung von Machine Learning auf Geschäftsprobleme entwickeln möchten. Es wird erwartet, dass die Teilnehmenden über Grundkenntnisse in Statistik, Mathematik und Programmierung verfügen, um das volle Potenzial der Schulung ausschöpfen zu können.
Wir setzen Analyse-Cookies ein, um Ihre Zufriedenheit bei der Nutzung unserer Webseite zu verbessern.
Diese Cookies werden nicht automatisiert gesetzt.
Wenn Sie mit dem Einsatz dieser Cookies einverstanden sind, klicken Sie bitte auf Akzeptieren.
Weitere Informationen finden Sie hier.
