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GFU Cyrus AG (113)

1. Tag: Einführung in die Datenwissenschaft für datengetriebene Entscheidungen Sie lernen, wie man wirtschaftliche Fragestellungen in ein Modellierungsproblem umwandelt. Wir starten dazu mit realen Daten und bereiten diese für die Modellierung vor....

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GFU Cyrus AG (113)

Das Themenspektrum des Workshops deckt die wichtigsten Anwendungen des Maschinellen Lernens ab, kombiniert mit realistischen Anwendungsfällen und Datensätzen. Sie lernen folgende Konzepte kennen: Algorithmen zum überwachten Lernen Lineare Modelle,...

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GFU Cyrus AG (113)

Konzepte für Machine Learning u.a. mit praxisnahen Beispielen, Einführung in Scikit-Learn Hands-on anhand eines Klassifikationsmodells , Klassifikation Übungen: Klassifizierung des MNISt-Datensatzes, Binärklassifizierung, Leistungsmessungen, Mehrklas...

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GFU Cyrus AG (113)

Grundlagen der Zeitreihenanalyse: Definition von Zeitreihen und deren Anwendungsgebiete, Charakteristische Eigenschaften von Zeitreihendaten (Trend, Saisonalität, Rauschen), Zeitreihendatenvisualisierung und -exploration , Einführung in Machine Learn...

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GFU Cyrus AG (113)

Daten ziehen und aufbereiten Dateien im Verzeichnis ansteuern, Standardverfahren zum Lesen/Schreiben von Text- und CSV-Dateien, SQL-Datenbanken ansteuern, Arbeiten mit Datenmatrizen: Einführung in Numpy & Pandas, Daten inspizieren und beschreiben, Fe...

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GFU Cyrus AG (113)

Künstliche Neuronale Netze (ANN) Backpropagation, Regularisierung, Stochastischer Gradientenabstieg, verschiedene Optimierer, Verschiedene Loss-Funktionen, Initialisierung der Gewichte, Epoche und Batch-Size, Callbacks, Early Stopping , Faltungsneuro...

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GFU Cyrus AG (113)

Strukturierung und Vorbereitung von Zeitreihendaten Laden von Daten und grundlegende Datenverarbeitung mit Pandas, Lückenlose Zeitreihen erstellen, Mit gleitenden Mittelwerten arbeiten (rolling/moving means), Strategien zur Behandlung fehlender Werte...

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GFU Cyrus AG (113)

Überblick Maschinelles Lernen Lernformen: nicht überwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, überwachtes Lernen, supervised learning versus unsupervised learning, classical learning versus deep learning, Statistik versus Maschinelles Lernen , Intelligen...

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Einführung in Machine Learning und R Was ist Machine Learning?, Überblick über Machine-Learning-Methoden, Warum R für Machine Learning? , Datenaufbereitung und -exploration mit R Datentypen und Datenstrukturen in R, Datenimport und -export mit R, Dat...

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Wie lernen Neuronale Netze? Variablen, Modelle und Zusammenhänge, Künstliche Neuronen und neuronale Netze, Mathematische Grundlagen des Anlernprozesses: Backpropagation, Loss und Gradient Descent , Neuronale Netze mit Keras aufbauen und trainieren Gr...

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