Schulungsübersicht

Machine Learning Algorithmen in Julia

Grundlegende Konzepte

  • Überwachtes & unüberwachtes Lernen
  • Kreuzvalidierung und Modellauswahl
  • Bias-/Varianz-Kompromiss

Lineare & logistische Regression

(NaiveBayes & GLM)

  • Grundlegende Konzepte
  • Anpassen von linearen Regressionsmodellen
  • Modell-Diagnostik
  • Naive Bayes
  • Anpassen eines logistischen Regressionsmodells
  • Modell-Diagnostik
  • Methoden zur Modellauswahl

Distanzen

  • Was ist eine Distanz?
  • Euklidisch
  • Stadtblock
  • Kosinus
  • Korrelation
  • Mahalanobis
  • Hamming
  • MAD
  • RMS
  • Mean squared deviation

Dimensionsreduktion

  • Hauptkomponentenanalyse (PCA)
    • Lineare PCA
    • Kernel PCA
    • Probabilistische PCA
    • Unabhängige CA
  • Multidimensionale Skalierung

Veränderte Regressionsmethoden

  • Grundlegende Konzepte der Regularisierung
  • Ridge-Regression
  • Lasso-Regression
  • Hauptkomponentenregression (PCR)

Clustering

  • K-means
  • K-medoids
  • DBSCAN
  • Hierarchisches Clustering
  • Markov-Cluster-Algorithmus
  • Fuzzy C-means Clustering

Standard Machine Learning Modelle

(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM Pakete)

  • Konzepte des Gradientenboosting
  • K-nearest neighbours (KNN)
  • Entscheidungsbaummodelle
  • Random Forest Modelle
  • XGboost
  • EvoTrees
  • Support Vector Machines (SVM)

Künstliche neuronale Netze

(Flux Paket)

  • Stochastischer Gradientenabstieg & Strategien
  • Multilayer Perceptrons, Vorwärts- und Rückwärtspropagation
  • Regularisierung
  • Recurrent Neural Networks (RNN)
  • Convolutional Neural Networks (Convnets)
  • Autoencoders
  • Hyperparameter

Voraussetzungen

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bereits eine Grundlage in Data Science und Statistik haben.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien