| Kursbeschreibung (description): |
Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in zentrale Machine-Learning-Techniken wie Klassifikation, Regression und Vorhersage. Vermittelt wird, wie Muster in Daten erkannt und präzise Prognosen erstellt werden können. Behandelt wird zudem der Einsatz etablierter Python-Bibliotheken wie pandas und scikit-learn anhand praxisnaher Use Cases.
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| Zielgruppe (target group): |
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| Voraussetzungen (requirements): |
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| Ziele (objectives): |
Konzepte aus dem Machine Learning einordnen und grundlegende Techniken in realen Use Cases anwenden können.
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
- Einführung in Machine Learning: Begriffe, Problembeschreibungen und Anwendungsfälle (Klassifikation, Regression, Vorhersage, etc.)
- Python-Tools für Machine Learning: Einführung in die Nutzung von Python-Paketen wie pandas und scikit-learn zur Implementierung von Machine Learning-Techniken
- Klassifikationstechniken: Einführung in verschiedene Klassifikationstechniken, wie z.B. Random Forests, kNN, etc., und deren Anwendung auf Use Cases
- Regressionstechniken: Einführung in verschiedene Regressionstechniken, wie z.B. Linear Regression, und deren Anwendung auf Use Cases
- Abschlussdiskussion: Erfahrungsaustausch und Diskussion wie sich das Gelernte im eigenen Kontext anwenden lässt
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