R Caret für Machine Learning.

Machine Learning mit Caret und R.

Im Kurs Machine Learning mit Caret erhalten Sie eine Einführung in die Verwendung des R Package Caret zur Erstellung und Evaluation von Machine Learning Modellen.

Die Erstellung und Evaluierung von Machine Learning Modellen ist ein typisches Anwendungsgebiet von R. Hierzu existieren viele verschiedene Funktionen, die häufig auch sehr unterschiedliche Funktionsargumente und Strukturen aufweisen. Das R Package Caret (Classification and Regression Training) vereinheitlicht das Training von Machine Learning Modellen dahingehend, dass viele verschiedene Modelle aus einer Funktion heraus aufgerufen, trainiert und evaluiert werden können. Darüber hinaus bietet Caret viele nützliche Funktionen, um die tägliche Arbeit mit Statistik- und Machine Learning Modellen zu vereinfachen und zu strukturieren.

In diesem Modul werden die Teilnehmer systematisch in das Caret Package eingeführt. Das Modul eignet sich insbesondere für Teilnehmer, die bereits Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning haben, z.B. im Rahmen des Machine Learning Einführungskurses von STATWORX. Entlang des typischen Workflows zur Erstellung von Machine Learning Modellen werden alle relevanten Funktionen theoretisch erläutert und anhand von Übungsaufgaben vertieft. Weiterhin beinhaltet der Kurs einen Use Case zur Anwendung von XGBoost sowie viele Tipps, Hinweise und Best-Practices aus der täglichen Anwendung von Machine Learning Modellen.

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  • Einführung in Caret
  • Datenaufbereitung und Preprocessing
  • Feature Selection
  • Training von Machine Learning Modellen
  • Parametertuning mit Grid- und Random-Search
  • Evaluierung und Visualisierung des Trainings
  • Umgang mit Class Imbalance und Samplingmethoden
  • Parallelisierung des Modelltrainings
  • Use Case Random Forest / GBM / XGBoost
  • Durchführung von Ensemble Training
  • Best-Practices und Tipps zur Arbeit in Caret
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  • Zielgruppe

    R-Einsteiger mit Vorkenntnissen, Mitarbeiter aus Unternehmen, sowie Personen aus dem wissenschaftlichen Umfeld.

  • Dauer

    Die Kursdauer beträgt 1 Tag und kann nach Absprache beliebig mit weiteren Modulen kombiniert werden.

  • Schulungsort

    In der Regel schulen wir unsere Teilnehmer inhouse. Bei Bedarf findet die Schulung im STATWORX Office statt.

  • Vorkenntnisse

    Dieser Kurs setzt R Kenntnisse voraus. Erfahrung im Bereich Machine Learning und Programmierung sind hilfreich.

  • Termine

    Es gibt keine festen Schulungs-Termine, wir stimmen alle R Schulungen individuell mit unseren Kunden ab.

  • Kosten

    Wir fakturieren pro Schulungstag bis 10 Teilnehmer einen Tagessatz. So werden Gruppen kosteneffizient geschult.

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