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, ob ein Muttermal von Krebs befallen ist, eine Kundenabwanderung oder Betrug vorherzusagen oder um vorherzusagen, wann ein Bauteil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird. In diesem Kurs werden Sie die wichtigsten Verfahren (Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting Machine, Lasso und Neuronale Netze/Deep Learning) 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 mlr, welches das Preprocessing, Training und Tuning in R vereinfacht, verwenden.

Kursinhalt: Predictive Modeling, Klassifikation und Regression, Verzerrung-Varianz-Dilemma, Entscheidungsbaum, Random Forest, Gradient Boosting Machine, Lasso, Neuronales Netz / Deep Learning, Kreuzvalidierung, Hyperparametertuning, Gütemaße, Undersampling, Datenaufbereitung (Imputation, One-Hot-Encoding, Normalisieren), Framework Machine Learning in R (mlr).

Voraussetzung sind Grundkenntnisse in R, idealerweise vom Umfang des Einführungskurses (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 .

Eine E-Mail mit dem Zugangslink für den Online-Kurs erhalten Sie vor dem ersten Kurstermin.



Voraussetzung sind Grundkenntnisse in R entsprechend dem Kurs "Einführung in die Statistikprogrammierung mit R".
ab Dienstag, 27.04.2021, 18:00 Uhr
KursnummerM486232
Dozentin/DozentThomas Rottner
Zeitraum/Dauer2021-04-27T18:00:004x, 27.04.2021 - 18.05.2021
OrtOnline
Gebühr 149,00 €
VeranstaltungstypOnline-Kurs
Plätze Noch Plätze frei
max. Teilnehmerzahl: 10
Info & Beratung Fragen zur Buchung:
(089) 48006-6239
Fachliche Beratung:
(089) 48006-6652 / -6677