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Virtual Classroom Schulungen
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Seminar mit gesichertem Termin

Machine Learning und Data Mining mit R

Aktuelle Kundeninformation:

Wir können Ihnen wieder bundesweit Präsenzseminare, sowie Inhouse Schulungen in Ihren Räumlichkeiten anbieten.

Weiterhin im Angebot: Virtual Classroom - Erleben Sie den digitalen Präsenzunterricht bequem aus dem Home-Office.

Seminardauer: 3 Tage

Ziele

Methoden des maschinellen Lernens erfreuen sich rasch wachsender Beliebtheit und erobern immer neue Anwendungsgebiete. In dem Kurs werden Grundlagen des maschinellen Lernens anhand von Praxisbeispielen vorgestellt. Während das Data Mining vorrangig auf die Ableitung von Erkenntnissen aus vorhandenen Daten abzielt, geht es beim Maschinellen Lernen mehr um Vorhersagen, d.h. die Anwendung der zuvor „trainierten“ Modelle auf neue Daten. Die eingesetzten Methoden überschneiden sich jedoch.

Zielgruppe

Alle, die sich für maschinelles Lernen mit der freien, leistungsfähigen R-Software interessieren.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in R sind sinnvoll, um die Code-Beispiele nachzuvollziehen.

Agenda

Supervised Learning / Überwachtes Lernen für Regressions- und Klassifikationsprobleme:

  • Lineare Regression mit kontinuierlichen und kategorialen Prädiktoren
  • algorithmen-basierte Modelloptimierung / automatisierte Auswahl von Prädiktoren (best subsets, forward, backward)
  • logistische Regression
  • Lasso und Ridge-Regression
  • Interaktionseffekte
  • GAM (generalized additive model)
  • KNN (k nearest neighbors)
  • Entscheidungsbäume (Decision trees)
  • SVM (Support Vector Machine)
  • Random Forest
  • GBM (Gradient Boosting Machine)

Unsupervised Learning / Unüberwachtes Lernen

  • k-means
  • hierarchische Clusteranalysen
  • Dimensionsreduktion, PCA (Principal Components Analysis)
  • PCA als Vorstufe für Regressionsanalysen; PCR (Principal Components Regression) und PLS (Partial Least Squares)

Maschinelles Lernen leicht gemacht: Das R-Paket caret (Max Kuhn)

  • Eine gemeinsame Schnittstelle mit einheitlicher Syntax zu vielen Machine-Learning-Algorithmen
  • Modell-Evaluation und Modellvergleiche mit modernen Resampling-Methoden (z. B. 10-fache Kreuzvalidierung mit 10 Wiederholungen)
  • Modellvergleiche, Gütekriterien; Modell-Optimierung (tuning)

Hinweis: Die Teilbereiche des maschinellen Lernens Reinforcement Learning und Deep Learning werden in diesem Kurs nicht behandelt.

Schulungsunterlagen

nach Absprache

Gesicherte Termine

TerminSeminarStandort
15.06. - 17.06.2020 Machine Learning und Data Mining mit R Virtual Classroom (online)
 
Anmeldungen vorhanden
Gesicherte Termine
derzeit 1 Termin
15.06. - 17.06.2020 in Virtual Classroom (online)

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