Data Mining mit multivariaten Methoden und Support Vector Machines - Seminar / Kurs von DECHEMA-Forschungsinstitut

Inhalte

Sie haben umfangreiche, komplexe Daten, seien es Prozessdaten, Spektren oder Omics-Daten. - Aber nutzen Sie auch das volle Potential Ihrer Daten?

Data Mining bietet leistungsfähige Methoden, um unbekannte Zusammenhänge in den Daten aufzudecken oder interessierende Abhängigkeiten zu modellieren. Dabei erlauben diese Methoden einen einfacheren und dabei doch umfassenderen Zugang als z. B. klassische statistische Verfahren.

Programm:

Multivariate Datenanalyse (MVA)

  • Einführung - Grundlagen und Prinzipien des Data Mining
  • Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) zur explorativen Datenanalyse
  • Modellierung von Zusammenhängen mit Partial Least Squares Regression (PLS)
  • Klassifizierung von Daten mit PCA und Diskriminanzanalyse

Support Vector Machines

  • Einführung: Warum sind SVMs so leistungsfähig und einfach zu bedienen?
  • SVM-Klassifikation: Wann und wie?
  • Flexible Ausreißer- und Abweichungserkennung (SVDD Einklassen-Klassifizierung)
  • Nichtlineare Regression

Praxisnahe Beispiele und Anwendungen

  • Anwendung der multivariaten Datenanalyse und der SVMs anhand ausgewählter Beispiele
  • Übungen an eigenen Datensätzen unter Anleitung der Kursleiter sind möglich

Zielgruppen

Anwender aus Prozessanalytik, Spektroskopie, Metabolomik und anderen Omics-Technologien, die effizient aus hochdimensionalen Daten die relevanten Informationen extrahieren möchten.

SG-Seminar-Nr.: 1485956

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