Nutzen Sie Machine Learning und Data-Mining-Algorithmen, um auf Datenbasis Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zu entwickeln.
In unserem Kurs „Machine Learning mit R“ geben wir Ihnen einen Einblick in Algorithmen des maschinellen Lernens und zeigen Ihnen, wie Sie eigene Modelle entwickeln, welche Herausforderungen Ihnen begegnen und wie Sie diese meistern.
Anhand von praxisnahen Beispielen und Übungen vermitteln wir Ihnen die Fähigkeiten um Machine-Learning-Verfahren in R eigenständig umzusetzen. Die Aufbereitung der Daten, die Entwicklung und das Training von Algorithmen sowie die Validierung von Analysemodellen: In unserem Kurs lernen Sie die zentralen Schritte des Machine Learning kennen.
Die Kursinhalte im Überblick:
- Einführung in die Grundbegriffe des Machine Learning
- Einführung in die Machine-Learning-Algorithmen, wie z.B Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting Machine
- Vorstellung einer methodischen Herangehensweise in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen
- Typische Schritte in der Datenaufbereitung wie Feature Selection oder Daten Transformation
- Erstellen von Trainings- und Testdatensets
- Vorstellung von Validierungstechniken wie z.B. Kreuzvalidierung oder Bootstrapping
- Vorstellung und Interpretation unterschiedlicher Metriken zur Erfolgsmessung wie z.B. :
- Für Klassifikationen: Accuracy, Sensitivity, Specitifity
- Für Regressionen: RMSE, MAE, MAPE, …
- Interpretation von ROC Kurven
- Parameter Tuning
- Vorstellung des Data-Mining-Frameworks caret
