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Schulungsübersicht
Grundlagen von Machine Learning
- Einführung in Machine Learning-Konzepte und Arbeitsabläufe
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
- Bewertung von Modellen des maschinellen Lernens: Metriken und Techniken
Bayes'sche Methoden
- Naive Bayes und multinomiale Modelle
- Bayes'sche Analyse kategorischer Daten
- Bayes'sche grafische Modelle
Regressionstechniken
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Verallgemeinerte lineare Modelle (GLM)
- Gemischte Modelle und additive Modelle
Dimensionalitätsreduktion
- Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Faktorenanalyse (FA)
- Unabhängige Komponentenanalyse (ICA)
Klassifizierungsmethoden
- K-Nächste Nachbarn (KNN)
- Support Vector Machines (SVM) für Regression und Klassifikation
- Boosting- und Ensemble-Modelle
Neural Networks
- Einführung in neuronale Netze
- Anwendungen von Deep Learning in Klassifizierung und Regression
- Training und Abstimmung neuronaler Netze
Fortgeschrittene Algorithmen und Modelle
- Versteckte Markov-Modelle (HMM)
- Zustandsraum-Modelle
- EM-Algorithmus
Clustering-Techniken
- Einführung in Clustering und unüberwachtes Lernen
- Beliebte Clustering-Algorithmen: K-Means, Hierarchisches Clustering
- Anwendungsfälle und praktische Anwendungen von Clustering
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse
- Programming Erfahrung mit R, Python oder anderen relevanten Programmiersprachen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Statistiker
14 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Die Variation mit Bewegung und Vorführung.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurs - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Maschinelle Übersetzung
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurs - Statistical Analysis using SPSS
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
I enjoyed the Excel sheets provided having the exercises with examples. This meant that if Tamil was held up helping other people, I could crack on with the next parts.
