Datum
Auf Anfrage
2 Tage
Preise
€
Zielsetzung
Dieser Kurs gibt eine Übersicht über die wichtigsten überwachten Verfahren des Maschinellen Lernens. Anhand von Fallbeispielen wird vermittelt, welche Modelle sich für bestimmte Problemstellungen eignen und die Datenvorbereitung zur Anwendung der jeweiligen Modelle wird erarbeitet. Der Fokus liegt auf den Bereichen Klassifikation und Regression
Zielgruppe
Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung
Inhalte
- Recap der wichtigsten themenbezogenen Python-Frameworks (u.a. scikit-learn, pandas, numpy)
- Modelle: Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Lineare Regression, Logistische Regression
- Modelle: Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Lineare Regression, Logistische Regression
Voraussetzungen
Wir empfehlen unbedingt unsere "Basic Level Kurse" oder vergleichbare Erfahrung
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Kerstin Dosin
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Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
Basic 3: Introduction to Machine Learning
Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)
Basic 2: Python Basics
Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash
Advanced 4: Computer Vision Open CV
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing
Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods
Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods
Basic 3: Introduction to Machine Learning
Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning
Advanced 2: Deep Learning with Keras
Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning
Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)
Basic 2: Python Basics
Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash
Advanced 4: Computer Vision Open CV
Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing
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