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Supervised Machine Learning Schulung für Einsteiger

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Datum und Uhrzeit

Veranstaltungsort

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Alexander Thamm GmbH

Sapporobogen 6-8

80637 München

Germany

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Beschreibung des Events

Beschreibung

#SuperviseTheMachines

Machine Learning avanciert zum elementaren Wertschöpfungs- und Erfolgsfaktor der Digitalisierung. Dieses eintägige Seminar vermittelt einen Überblick über die Möglichkeiten, Methoden und Einsatzgebiete von Machine Learning. Im Fokus dieser Einsteigerschulung steht der Bereich Supervised Learning. Zu den Themen gehören dabei klassische Supervised Learning Methoden zur Klassifikation und Regression (von linearen Verfahren über Nächste-Nachbarn und Bayes Klassifikatoren hin zuEntscheidungsbäumen und baumbasierten Ensembleverfahren) ebensowie neuronale Netze und Deep Learning.

Dabei werden nicht nur die technischen Seiten der Methoden, sondern auch die jeweiligen Vor-und Nachteile erläutert sowie beispielhafte Anwendungsfälle aufgezeigt. Die Theorie wird anhand von praktischen Übungen in Python in die Praxis überführt.

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

Unsere erfahrenen Dozenten verfügen über mehrjährige Berufserfahrung in verschiedenen Branchen. Dadurch gewähren wir einen hohen Praxisbezug unserer Schulungen und Trainings.

Die wichtigsten Inhalte der Supervised Machine Learning Schulung

Einführung zu Machine Learning und warum wir es brauchen: descriptive analytics vs. predictive analytics

Einordnung von Machine Learning in den Business Kontext: Anwendungsbeispiele

Klärung der wichtigsten Grundbegriffe und Definition der Problemstellungen beim Supervised Learning

Bayes Klassifikatoren:

  • Hauptprinzip von Bayes Klassifikatoren (Satz von Bayes, Baye’sche Entscheidungsregel)
  • Beispiel-Umsetzung der Grundidee: naive Bayes Klassifikatoren
  • Diskussion der Vor- und Nachteile anhand von beispielhaften Anwendungen

Lineare Klassifikatoren:

  • Funktionsweise der linearen Klassifikatoren
  • Veranschaulichung der Grundidee: Support Vector Machines (SVMs)
  • Erweiterung von SVMs auf nicht-lineare Klassifikation (Kernel Machines)
  • Diskussion der Vor- und Nachteile anhand von möglichen Anwendungsfällen

Entscheidungsbäume:

  • Grundprinzip von Entscheidungsbäumen
  • Beispiel-Umsetzung der Grundidee: Diskussion verschiedener Split Strategien
  • Erweiterung von Entscheidungsbäumen: Pruning zur Vermeidung von Overfitting
  • Diskussion der Vor- und Nachteile mit Hilfe von real-life Use Cases

Nächste-Nachbarn (NN) Klassifikatoren:

  • Grundlagen von NN Klassifikatoren
  • Beispiel-Umsetzung der Grundidee: Diskussion verschiedener Gewichtungen und Voting-Strategien
  • Diskussion der Vor- und Nachteile der Anwendung am Beispiel der Use Cases

Evaluation der Güte von gelernten Modellen (Klassifikatoren):

  • Diskussion der Herausforderungen, insbesondere des Overfittings
  • Überblick über Maßnahmen gegen Overfitting: das Train-and-Test-Paradigma
  • Grundlegende Einführung in die Konzepte von neuronalen Netzen und Deep Learning

Zielgruppe & Voraussetzungen

Zielgruppe

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

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Informatik sind notwendig.

Organisation

Die Supervised Machine Learning Schulung findet von 10:00 Uhr bis 18:00 Uhr in München statt. Es gibt ein gemeinsames Mittagessen mit allen Seminarteilnehmern und dem Dozenten im Leib&Seele, das sich direkt neben dem Data Science Hub befindet. Hier haben Sie in entspannter Atmosphäre Gelegenheit, im gemeinsamen Gespräch mit dem Dozenten Themen und offene Fragen zu vertiefen.

Die Teilnehmerzahl der Schulung ist auf 10 begrenzt, um Ihnen einen optimalen Lernerfolg zu ermöglichen.

Ort

Das eintägige Seminar findet in unserem Data Science Hub im Sapporobogen 6-8 in München statt. Mit den öffentlichen Verkehrsmitteln erreichen Sie uns innerhalb von 15 Minuten vom Hauptbahnhof. Gerne lassen wir Ihnen Hotelempfehlungen in der Nähe zukommen.

Enthaltene Extras

Im Preis ist neben dem eintägigen Seminar auch Verpflegungin Form eines Frühstückssnacks, eines gemeinsamen Mittagessens sowie Kaffee und Kuchen am Nachmittag enthalten. Im Seminar erhalten Sie ausführliche Schulungsunterlagen zur Nachbereitung und späteren Verwendung.

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Alexander Thamm GmbH

Sapporobogen 6-8

80637 München

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