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Supervised und Unsupervised Machine Learning - Basics

Warum brauchen wir Machine Learning und wie geht es weiter?

Als Wertschöpfungs- und Erfolgsfaktor rückt Machine Learning in das Zentrum der Digitalisierungsdebatte. Sowohl das klassiche Supervised Learning aus Klassifikation und Regression als auch Unsupervised Learning mit Clustering Methoden und Anomalierkennung stellt die Schlüsseltechnologie zur Neu- und Weiterentwicklung von Produkten, Prozessen und Dienstleistungen zur Verfügung. Lernen Sie in diesem Training was sich dahinter verbirgt.

Inhalte

Einführung zu Machine Learning und Einordnung in den Business Kontext

Motivation.

Vorgehensmodelle & Anwendungsbeispiele.

Klärung der Grundbegriffe und Definition typischer Problemstellungen

Machine Learning vs. Artificial Intelligence.

Supervised vs. Unsupervised Learning.

Regression vs. Klassifikation.

Supervised Learning Methoden

Nächste-Nachbarn Klassifikatoren.

Lineare Modelle.

Entscheidungsbäume und baumbasierte Ensemblemodelle.

Unsupervised Learning Methoden

Clustering.

Dimensionalitätsreduktion.

Ausreißererkennung.

Evaluation der Güte von gelernten Modellen

Grundlegende Einführung in neuronale Netze und Deep Learning

Hinweis zu Ihrer persönlichen Lernumgebung

In Ihrer online Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.

Open Badges - Zeigen Sie, was Sie können.

Nach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung erhalten Sie von uns ein digitales Zertifikat in Form eines Open Badge. Diesen können Sie in Ihrer Lernumgebung downloaden und anschließend über soziale Medien einbinden und teilen. Mit Open Badges zeigen Sie online, über welche Kompetenzen Sie verfügen.

Mehr erfahren

Ihr Nutzen

Nach Absolvieren der Schulung sind Sie als Teilnehmer mit modernen Ansätzen von Supervised und Unsupervised Machine Learning vertraut und in der Lage deren Vor- und Nachteile abzuwägen und kennen führende Open Source-Software für die Umsetzung in der Praxis.

Methoden

Präsentation, Praxisbeispiele, Übungen am PC.

Teilnehmerkreis

Personen, die einen Überblick über die Möglichkeiten und Einsatzpotenziale von Supervised und Unsupervised Machine Learning erhalten möchten. Dazu gehören Mitarbeiter aus allen Fachbereichen mit analytischen Aufgaben, Business Analysten, Junior Data Scientists und interessierte IT-Mitarbeiter.

Weitere Empfehlungen zu „Supervised und Unsupervised Machine Learning - Basics“

  • Maßgeschneidert für Ihren Bedarf
  • Vor Ort für mehrere Mitarbeiter
  • Zeit und Reisekosten sparen

Preis auf Anfrage.

Anfragen
Buchungsnummer
30599
PC-Seminar
2 Tage
Termine & Orte
03.-04.02.20
Hamburg
15.-16.06.20
Köln
1.-2. Tag: 09:00 Uhr - ca. 17:00 Uhr
Teilnahmegebühr
€ 1.340,- zzgl. MwSt.
€ 1.594,60 inkl. MwSt.

Die angegebene Teilnahmegebühr beinhaltet

  • ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
  • Pausenverpflegung und
  • umfangreiche Arbeitsunterlagen.

Die Übernachtungskosten im Hotel werden vom Teilnehmer direkt mit dem Hotel abgerechnet. Für die Hotelbuchung finden Sie in Ihrer Lernumgebung ein Reservierungsformular.

Noch ausreichend Plätze frei.
Warten Sie nicht zu lange.
Ausgebucht.
Durchführung bereits gesichert
Die Haufe Akademie
  • Absoluter Praxisbezug
  • Top Trainer, Referenten & Coaches
  • 250.000 Teilnehmer pro Jahr
  • Erfolgsmacher seit 1978
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Stephanie Göpfert
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Fragen & Antworten
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