Schulungsübersicht

Einführung in angewandtes Machine Learning

  • Statistisches Lernen vs. Maschinelles Lernen
  • Iteration und Bewertung
  • Bias-Varianz-Abgleich

Machine Learning mit Scala

  • Auswahl von Bibliotheken
  • Zusätzliche Werkzeuge

Regression

  • Lineare Regression
  • Verallgemeinerungen und Nichtlinearität
  • Übungen

Klassifikation

  • Bayessche Auffrischung
  • Naiver Bayes
  • Logistische Regression
  • K-Nächste Nachbarn
  • Übungen

Kreuzvalidierung und Resampling

  • Ansätze zur Kreuzvalidierung
  • Bootstrap
  • Übungen

Unüberwachtes Lernen

  • K-Mittel-Clustering
  • Beispiele
  • Herausforderungen beim unüberwachten Lernen und über K-means hinaus

Voraussetzungen

Kenntnisse der Programmiersprache Java/Scala. Grundlegende Vertrautheit mit Statistik und linearer Algebra wird empfohlen.

  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Kombinierte Kurse

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