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

Ziele

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

• 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.

Agenda

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 - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.

Sie können diesen in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com Konto abrufen. Ihre verdienten Badges lassen sich problemlos in sozialen Netzwerken integrieren und weitergeben.

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