Das Seminar unterstützt Unternehmen, die Vorteile von Predictive Analytics und Machine Learning zu verstehen und in ihren Geschäftsprozessen zu nutzen. Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Das Seminar soll den Unternehmen die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, um Predictive Analytics-Modelle zu implementieren, Daten effektiv zu analysieren und Ergebnisse in geschäftlichen Mehrwert umzusetzen.
Überblick über gängige Machine-Learning-Algorithmen: lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netze.
Auswahlkriterien für Modelle: Genauigkeit, Robustheit, Interpretierbarkeit.
Bewertung der Modellleistung: Trainings- und Testdaten, Evaluationsmetriken.
Vergleich verschiedener Modelle und Auswahl des besten Modells.
Modelltraining und -validierung.
Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsets.
Parameteroptimierung und Hyperparameter-Tuning.
Modelltraining mit den Trainingsdaten.
Validierung des Modells mit den Testdaten.
Fortgeschrittene Techniken des Machine Learning .
Ensemble-Methoden: Bagging, Boosting, Random Forests.
Deep Learning: Einführung in neuronale Netze und tiefe neuronale Netze.
Anwendung von Deep Learning auf Bild- und Textdaten.
Einführung in Natural Language Processing (NLP): Textvorverarbeitung, Textklassifikation.
Deployment von Modellen.
Konvertierung von Modellen in produktionsfähige Formate.
Integration von Modellen in bestehende Systeme und Anwendungen.
Überwachung der Modellleistung in Echtzeit.
Skalierung und Optimierung der Modellbereitstellung.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar zu Predictive Analytics und Machine Learning richtet sich an Führungskräfte, Manager, Datenanalysten, Data Scientists, IT-Fachkräfte, Marketing- und Vertriebsprofis sowie Unternehmensberater und Analytik-Experten.
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