Angewandtes Maschinelles Lernen (Machine Learning) - Seminar / Kurs von Dr. Haug Leuschner

Inhalte

Seminarbeschreibung

Dieser Kurs behandelt die Schlüsselkonzepte des Maschinellen Lernens, einschließlich Klassifizierung, Regressionsanalyse, Clustering und Dimensionsreduktion. Die Teilnehmer lernen sowohl die grundlegenden mathematischen Konzepte der Maschinellen Lernalgorithmen kennen als auch die praktische Anwendung von Maschinellen Lernalgorithmen unter Verwendung von Open-Source-Bibliotheken der Python-Programmierung.

Dieser Kurs wurde entwickelt, um es unseren Teilnehmern zu ermöglichen, sehr anspruchsvolle Fähigkeiten zu entwickeln, die sie befähigen, ihre Karriere in einem zunehmend dynamischen Markt zu verändern oder zu erweitern. Unter Verwendung von realen Daten lernen die Teilnehmer Konzepte zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme anzuwenden.

In diesem Kurs lernen Sie sofort wirkungsvolle Machine Learning-Anwendungen zu erstellen. Von Anfang an erhalten Sie alle Werkzeuge, die Sie benötigen, um Maschinelle Lernprojekte auf Branchenebene zu erstellen. Zu den behandelten Themen gehören Datenanalyse/-visualisierung, Feature Engineering, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Deep Learning. Alle Themen werden mit branchenüblichen Frameworks vermittelt: NumPy, Pandas, scikit-Lernen, XGBoost, TensorFlow und Keras.

Inhalt

Computational Foundations
  • Python, Anaconda, IPython, Jupyter Notebook
  • Scientific Computing mit NumPy, SciPy und Matplotlib
  • Datenverarbeitung und Machinelles Lernen mit Scikit-Learn
Tree-bases Methods
  • Entscheidungsbäume
  • Ensemble Methods
Evaluation
  • Overfitting und Underfitting
  • Konfidenzintervalle und Resampling
  • Model Selection und Cross Validation
  • Statistische Tests und Algorithmen Auswahl
  • Performance Metrics
Dimensionsreduktion
  • Feature Selection
  • Feature Extraction
  • Praxis-Übung: Erstellen eines Regression-Modells
Bayesian Learning
  • Bayes Klassifikatoren
  • Text Data & Sentiment Analysis
  • Naive Bayes Klassifikation
Regression und Unsupervised Learning
  • Regressionsanalysis
  • Clustering
Einführung in Künstliche Neuronale Netze
  • Perception
  • Adaline & Logistic Regression
  • Support Vector Machines
  • Multilayer Perception

 

Lernziele

  • Verständnis der verschiedenen Bereiche des Maschinellen Lernens, wie z.B. des Überwachten und Unüberwachten Lernens sowie Identifizierung von Szenarien, in denen es sinnvoll ist, das Maschinelle Lernen zur Lösung realer Probleme einzusetzen.
  • Aufbau eines Repertoires verschiedener Algorithmen und Ansätze des Maschinellen Lernens (Daten und algorithmische Modelle / parametrische und nichtparametrische Modelle) und Verständnis ihrer verschiedenen Stärken und Schwächen.
  • Erlernen der Verwendung der Programmiersprache Python und des wissenschaftlichen Rechenstapels von Python zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen, um
    • die Lernerfahrung zu verbessern,
    • in der Lage zu sein, neue Algorithmen zu entwickeln,
    • Maschinelles Lernen zur Problemlösung in verschiedenen Bereichen und Anwendungs-bereichen anzuwenden.
  • In der Lage sein, Probleme mit Blick auf das gewünschte Ergebnis anzugehen und den typischen Kompromiss zwischen Rechenleistung, Modellinterpretierbarkeit und Vorhersage-genauigkeit effektiv zu bewältigen.
  • Kombination von theoretischen und praktischen Konzepten, die in diesem Kurs vermittelt werden, um kreative, praxisnahe Problemlösungen zu entwickeln

Zielgruppen

IT Mitarbeiter sowie Personen mit Erfahrung in der Programmierung und/oder Datenanalyse, die ein tiefes Verständnis und einen praktischen Umgang mit den Technologien des Maschinellen Lernens suchen.

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Köln, DE
20.01.2020 - 24.01.2020 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›
23.03.2020 - 27.03.2020 09:00 - 17:00 Uhr 40 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5298910

Anbieter-Seminar-Nr.: DSM

Termine

  • 20.01.2020 - 24.01.2020

    Köln, DE

  • 23.03.2020 - 27.03.2020

    Köln, DE

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