Grundlagen des maschinellen Lernens in R.

Machine Learning mit R.

Im Kurs Machine Learning mit R erhalten Sie einen praxisorientierten Einblick in die Funktionalitäten zur Erstellung und Validierung von Machine Learning Modellen mit R.

Die Anwendung von Machine Learning Algorithmen ist neben der statistischen Datenanalyse eine der großen Stärken von R. In den letzten Jahren hat sich der Funktionsumfang von R im Umfeld des maschinellen Lernens exponentiell vergrößert und zum state-of-the-art entwickelt. Heute nutzen weltweit Unternehmen und Wissenschaftler die Funktionen von R im Machine Learning Umfeld zur Lösung komplexer Fragestellungen und Projekte.

Im Modul „Machine Learning mit R“ erhalten Sie einen Überblick über die grundlegenden Konzepte, Verfahren und Algorithmen im Machine Learning Umfeld. Insbesondere werden dabei die Themen Workflow, Feature Engeneering und Modellevaluierung in den Mittelpunkt gestellt. Weiterhin werden häufig verwendete Algorithmen wie Random Forests, Support Vector Machines und Neuronale Netze praxisorientiert vorgestellt und diskutiert.

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  • Übersicht Machine Learning Workflow
  • Data Preparation und Modellkonzeption
  • Overfitting und Bias-Variance Trade-off
  • Methoden zur Kreuzvalidierung von Modellen
  • Evaluierung von Modellen
  • Gütekriterien: RMSE, MAPE, Confusion Matrix, ROC
  • Supervised vs. Unsupervised Learning
  • Übersicht Machine Learning Algorithmen in R
  • Modelltuning mit Grid-Search Verfahren
  • Ausblick auf weiterführende Konzepte
  • Allgemeine Hinweise zur Anwendung von Machine Learning
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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 Datenanalyse 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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