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



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

Verwandte Kategorien