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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 und die grundlegenden Konzepte 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.
Voraussetzung: Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Einführung in die Statistikprogrammierung mit R".
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ab Montag, 04.12.2023,
18:00
Uhr
- Kursnummer: R486215
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Zeitraum/Dauer: 4x Mo. 04.12.2023 18:00 - 21:00 Uhr
-
Start
Mo. 04.12.2023
18:00 UhrEnde
Mi. 13.12.2023
21:00 Uhr

Max. Anzahl Teilnehmende: 10
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
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1 Montag 04.12.2023 18:00 – 21:00 Uhr
- vergangene Termine (1)
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2 Mittwoch 06.12.2023 18:00 – 21:00 Uhr
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3 Montag 11.12.2023 18:00 – 21:00 Uhr
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4 Mittwoch 13.12.2023 18:00 – 21:00 Uhr
Empfehlenswert ist ein größerer Bildschirm bzw. zwei Bildschirme oder zwei Geräte.
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ab Montag, 04.12.2023,
18:00
Uhr
- Kursnummer: R486215
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Zeitraum/Dauer: 4x Mo. 04.12.2023 18:00 - 21:00 Uhr
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Start
Mo. 04.12.2023
18:00 UhrEnde
Mi. 13.12.2023
21:00 Uhr

Max. Anzahl Teilnehmende: 10
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