Schulungsübersicht

Einführung

Einrichten der R-Entwicklungsumgebung

Deep Learning vs. neuronales Netzwerk vs. Machine Learning

Aufbau eines unbeaufsichtigten Lernmodells

Fallstudie: Vorhersage eines Ergebnisses anhand vorhandener Daten

Vorbereiten von Test- und Trainingsdatensätzen für die Analyse

Clustering von Daten

Daten klassifizieren

Daten visualisieren

Bewerten der Leistung eines Modells

Iterieren durch Modellparameter

Hyperparameter-Tuning

Integration eines Modells mit einer realen Anwendung

Bereitstellen einer Machine Learning Anwendung

Fehlerbehebung

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • R-Programmiererfahrung
  • Verständnis für Konzepte des maschinellen Lernens
  21 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Kombinierte Kurse

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