Seminare
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Zeitreihenanalyse mit Machine Learning

Seminar - GFU Cyrus AG

Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, ihren Mitarbeitern  Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine  Learning-Techniken zur Zeitreihenanalyse zu vermitteln. Durch die  Schulung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihendaten  effektiv zu analysieren, präzise Prognosen zu erstellen und fundierte  Entscheidungen auf Basis dieser Vorhersagen zu treffen. Das Seminar  zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu  steigern, Kosten zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern  und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Grundlagen der Zeitreihenanalyse:
  • Einführung in Machine Learning für Zeitreihen:
  • Data Preprocessing für Zeitreihen:
  • Feature Engineering für Zeitreihen
    :
  • Grundprinzipien von SVM:
  • Anwendung von SVM auf Zeitreihen:
  • Hyperparameter-Tuning für SVM:
  • Praktisches Training mit SVM und Zeitreihen:
  • Grundlagen von Random Forests
    :
  • Anwendung von Random Forests auf Zeitreihen:
  • Hyperparameter-Tuning für Random Forests:
  • Praktisches Training mit Random Forests und Zeitreihen:
  • Bewertung der Leistung von SVM und Random Forests:
  • Auswahl des besten Modells für die gegebene Zeitreihenprognoseaufgabe:
  • Fortgeschrittene Themen in der Zeitreihenanalyse mit Machine Learning:
  • Praktisches Training mit fortgeschrittenen Modellen:
  • ...


Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

Zielgruppe:
Das Seminar zur Zeitreihenanalyse mit Machine Learning richtet sich an  Data Scientists, Analysten, Data Engineers, Business Analysts,  Entscheidungsträger, Forscher, Entwickler und Führungskräfte aus  verschiedenen Branchen. Teilnehmer sollten grundlegende Kenntnisse in  Datenanalyse, Statistik und idealerweise Python (oder einer anderen  Programmiersprache) mitbringen.
Seminarkennung:
S3212
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