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Predictive Modeling / Supervised Machine Learning mit R
Online-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.
Voraussetzung sind Grundkenntnisse in der R-Programmierung (z.B. durch den Kurs "Einführung in die Statistikprogrammierung mit R"). Hilfreich, aber nicht notwendig sind die Inhalte der Workshops "Fortgeschrittene Datenaufbereitung und Grafiken mit R" und "Interaktive Grafiken mit R und Shiny".
Dienstag, 21.06.2022
18:00 – 21:00 Uhr
18:00 – 21:00 Uhr
| Kursnummer | O486232 |
| Dozentin/Dozent | Thomas Rottner |
| Zeitraum/Dauer | 21.06.2022 |
| Ort | Online |
| Gebühr | 149,00 € |
| Veranstaltungstyp | Online-Kurs |
| Plätze |
Noch Plätze frei max. Teilnehmerzahl: 10 |
| Info & Beratung |
Fragen zur Buchung: (089) 48006-6239 Fachliche Beratung: (089) 48006-6673 / -6677 |
Konzeption & Realisierung DE
ITEM KG | www.itemkg.de
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