Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Dauer

2 Tage

Preise

Zielsetzung

Dieser Kurs gibt eine Übersicht über die wichtigsten überwachten Verfahren des Maschinellen Lernens. Anhand von Fallbeispielen wird vermittelt, welche Modelle sich für bestimmte Problemstellungen eignen und die Datenvorbereitung zur Anwendung der jeweiligen Modelle wird erarbeitet. Der Fokus liegt auf den Bereichen Klassifikation und Regression

Zielgruppe

Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung

Inhalte

- Recap der wichtigsten themenbezogenen Python-Frameworks (u.a. scikit-learn, pandas, numpy)
- Modelle: Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines, Lineare Regression, Logistische Regression

Voraussetzungen

Wir empfehlen unbedingt unsere "Basic Level Kurse" oder vergleichbare Erfahrung

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Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

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Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

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Produkt

Cloud Machine Learning

Statt Code zu schreiben, der die vom Computer auszuführende Aktion beschreibt, liefert Euer Code einen Algorithmus, der sich selbst anpasst. Mit Machine Learning schneller und besser lernen!

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Basic 3: Introduction to Machine Learning

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Blog 13.02.25

Machine Learning: Macht KI den Online-Handel besser?

Smartere Empfehlungen, bessere Kundenerlebnisse, aber auch dynamische Preise und algorithmische Kontrolle – wie verändert Machine Learning den Online-Handel wirklich? Optimierung oder Manipulation?

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Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning

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Blog

Process Consulting-Team für agile Methoden und Lösungen

Unter dem Motto „Behind the scenes“ stellen wir unser Process Consulting-Team vor: Kommunikations-, Methoden- und Tool-Profis, die beraten, unterstützen und analysieren.

Blog 18.07.24

Ticket-Schneiden: Best Practices und Agile Methoden

Erfahren Sie, wie Sie effektive Tickets für die Softwareentwicklung schreiben und schneiden, um Probleme zu vermeiden. Mehr über die Bedeutung von User Stories und deren korrekte Umsetzung.

Blog

Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst

Automatische Bilderkennung hat das Potenzial, Wasserwirtschaftsverbände spürbar zu entlasten – und so beim Hochwasserschutz zu unterstützen. Ein Fallbeispiel.

Wissen

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Blog

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Blog 07.05.20

Das synaigy-Framework Teil 1

Es ist kurz vor Quartalsende. Der Außendienst verschiedener IT-Dienstleister dreht frei, verfängt sich im mittleren oder gehobenen Management, und schon wird kurzfristig eine neue Software angeschafft, weil sie gerade jetzt so günstig ist und die Fachabteilung ja schon lange Bedarf an IT-Unterstützung angemeldet hat.

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Grafana Dashboarding (Teil 1)

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Grafana Dashboarding (Teil 1)

Cute university student with curly red hair doing homework sitting at kitchen table with coffee cup and wired earphones next to big window, watching online tutorial on laptop and writing in copybook
Blog 30.05.23

Wie Viva Learning Lernen im Arbeitsalltag möglich macht

Lebenslanges Lernen ist aus verschiedenen Gründen wichtig. Wir erklären, wie Sie mit Viva Learning Weiterbildungsmöglichkeiten in den Arbeitsalltag integrieren.

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Advanced 2: Deep Learning with Keras

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Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning

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