Data Analytics mit Machine Learning - Ensemble-Methoden und Hyperparameter-Tuning

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Data Analytics mit Machine Learning - Ensemble-Methoden und Hyperparameter-Tuning" lernen Sie fortgeschrittene Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und -effizienz kennen. Ziel ist es, Ihnen tiefe Einblicke in Ensemble-Methoden, Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning zu vermitteln. Sie werden in der Lage sein, komplexe Machine Learning-Modelle zu implementieren, deren Leistung zu bewerten und zu optimieren. Praktische Anwendungen und Fallstudien unterstützen die Umsetzung des theoretischen Wissens in reale Szenarien.

Zielgruppe Seminar

• Data Scientists
• Data Analysten
• Fachkräfte im Bereich Datenanalyse

Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Programmiererfahrung in Python
• Erste Erfahrungen mit gängigen ML-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow) sind von Vorteil aber nicht zwingend erforderlich.

Seminarinhalt

Einführung in fortgeschrittene Machine Learning-Techniken

• Überblick über Machine Learning-Modelle und deren Einsatzgebiete
• Theoretische Grundlagen und Konzepte

Ensemble-Methoden

• Bagging-Methoden (z.B. Random Forests)
• Boosting-Methoden (z.B. Gradient Boosting, AdaBoost)
• Stacking und Blending
• Kombination von Modellen zur Erhöhung der Genauigkeit

Modellbewertung

• Evaluationsmetriken für Klassifikation und Regression
• Kreuzvalidierungstechniken
• ROC-Kurven und AUC
• Umgang mit unbalancierten Datensätzen

Hyperparameter-Tuning

• Bedeutung und Auswahl der richtigen Hyperparameter
• Grid Search und Random Search
• Bayesian Optimization
• Automatisierte Hyperparameter-Tuning-Tools

Feature Engineering und Auswahl

• Bedeutung von Feature Engineering im Machine Learning
• Techniken zur Feature-Auswahl und -Extraktion
• Einsatz von PCA und anderen Dimensionenreduktionsmethoden

Modellinterpretierbarkeit und -verwendung

• Methoden zur Modellinterpretation (z.B. SHAP, LIME)
• Ethische Überlegungen und Bias-Handling
• Produktionsreife und Modell-Deployment

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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