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Schulungen

Grundlagen des Maschinellen Lernens mit Python

Details

18.04.2022 - 22.07.2022
Veranstalter: School of Advanced Professional Studies

Ort

Universität Ulm (Online mit Präsenzanteilen)

Kosten

Auf Anfrage an die SAPS (https://www.uni-ulm.de/einrichtungen/saps/)

Anmeldung

Zur Anmeldung

Beschreibung

In diesem Kurs werden zunächst generelle Konzepte vorgestellt, wie unterschiedliche Lernansätze (Supervised, Unsupervised, Reinforcement), Umgang mit verschiedenartigen Daten, Problemlösungsvorgehen nach CRISP-DM, Trainings- und Testdaten, Loss-Functions und Qualitätsmaße.

© Hitesh Choudhary / Unsplash

Weitere Informationen

Die folgenden Inhalte werden mit umfangreichem Übungsanteil auf Basis realer Daten hauptsächlich mit Hilfe der Python ML-Bibliothek scikit-learn unter Bezug auf die generellen Konzepte vermittelt:

  • Unüberwachte Verfahren (Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Assoziationsanalyse)
  • Überwachte Verfahren (Regression, Klassfikation: Entscheidungsbäume, Naive Bayes, k-Nearest Neighbors, Ensemble Methoden: Random Forest, AdaBoost)
  • Einfache Neuronale Netze

Den Abschluss bildet ein Projekt, bei dem zur Lösung einer konkreten Aufgabenstellung verschiedene der zuvor erlerneten Konzepte und Methoden anhand des CRISP-DM-Prozesses zum Einsatz kommen sollen.

Kontaktinformationen

Detaillierte Informationen erhalten Sie über die School of Advanced Professional Studies (SAPS)