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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