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Predictive Modeling / Supervised Machine Learning mit ROnline-Kurs
Im Predictive Modeling (auch Predictive Analytics oder Supervised Machine Learning) verwendet man Statistik, um Ereignisse vorherzusagen. Diese Ereignisse liegen oft in der Zukunft, es kann sich aber auch um andere Arten von unbekannten Ereignissen handeln. Diese Verfahren werden z.B. verwendet, um zu erkennen, wann ein Bauteil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird. Sie werden die wichtigsten Verfahren (Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting, Lasso und Neuronale Netze) und die grundlegenden Konzepte (Klassifikation, Regression, Kreuzvalidierung, Hyperparametertuning, Gütemaße) zur Vorhersage kennen lernen und in R anwenden. Darüber hinaus werden Sie das Machine Learning Framework Tidymodels, welches das Preprocessing, Training und Tuning in R vereinfacht, verwenden.
Kursinhalt: Predictive Modeling, Klassifikation und Regression, Verzerrung-Varianz-Dilemma, Entscheidungsbaum, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost), Lasso, Neuronales Netz, Kreuzvalidierung, Hyperparametertuning, Gütemaße, Undersampling, Datenaufbereitung (Imputation, One-Hot-Encoding, Normalisieren), Framework Tidymodels.
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in der R-Programmierung (z.B. durch den Kurs "Einführung in die Statistikprogrammierung mit R")
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ab Dienstag, 24.01.2023,
18:00
Uhr
- Kursnummer: P486215
-
Zeitraum/Dauer: Di. 24.01.2023
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Zeitraum/Dauer:
Di. 24.01.2023
18:00 - 21:00 Uhr

Fragen zur Buchung:
(089) 48006-6239
Mo, Di von 09:00 bis 13:00 Uhr
Mi, Do von 14:00 bis 19:00 Uhr
Fachliche Beratung:
(089) 48006-6673/-6677
oder per E-Mail an: itunddigitales@mvhs.de
Benötigt werden: PC/Laptop, auf dem R installierbar ist, mit Mikrofon und Kamera, gute Internetverbindung, aktuelle Browserversion. Die Zugangsdaten erhalten Sie rechtzeitig vor Kursbeginn per E-Mail.
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ab Dienstag, 24.01.2023,
18:00
Uhr
- Kursnummer: P486215
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Zeitraum/Dauer: Di. 24.01.2023
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Zeitraum/Dauer:
Di. 24.01.2023
18:00 - 21:00 Uhr

Fragen zur Buchung:
(089) 48006-6239
Mo, Di von 09:00 bis 13:00 Uhr
Mi, Do von 14:00 bis 19:00 Uhr
Fachliche Beratung:
(089) 48006-6673/-6677
oder per E-Mail an: itunddigitales@mvhs.de