Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Dauer

2 Tage

Preise

Zielsetzung

Dieser Kurs gibt eine Übersicht über die wichtigsten unüberwachten 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 Clustering, Anomlie-Erkennung und Dimensionsreduktion.

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: K-Means, Fuzzy C-Means, K-NN, PCA, NNMF

Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.

Voraussetzungen

Wir empfehlen unbedingt unsere "Basic Level Kurse 1-4" oder vergleichbare Erfahrung

Ihr Kontakt

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Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

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Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

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Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

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 2: Deep Learning with Keras

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Advanced 2: Deep Learning with Keras

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 09.04.24

Cybersecurity Evolution: NIS-2

Unser Expertenbericht beleuchtet die Schlüsselrolle IAM bei der Umsetzung der NIS-2 Verordnung. Welche Punkte sind zu beachten. Lesen Sie hier mehr.

Blog 10.05.20

Das synaigy-Framework Teil 2

Zur Erarbeitung eines kundenindividuellen Matchplans werden verschiedene Werkzeuge aus dem synaigy Methodenkoffer kombiniert. Ein Fokus liegt hierbei auf kreativen Workshops. Hierzu finden sich abteilungsübergreifend Mitarbeiter des Kunden sowie Experten der synaigy zusammen, um Geschäftswissen und Expertenwissen interaktiv zu vereinen.

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Grafana Dashboarding (Teil 2)

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Basic 2: Python Basics

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