Schulung Machine Learning mit Matlab

Dauer:
2 Tage
Zielgruppe:

Personen die sich einen fundierten Überblick in das maschinelle Lernen mit Matlab erarbeiten möchten, die Data Mining mit großen Datenmengen betreiben, d.h. Daten analysieren und aufbereiten wollen. Teilnehmer kommen aus datenverarbeitenden Bereichen der Natur-, Wirtschaft- und Finanzwissenschaften und sind Biologen, Chemiker, Mathematiker, Qualitäts-Manager und beschäftigen sich mit Forschung, Qualitätssicherung, Datenanalyse oder Marketing. Grundlegende Matlab Kenntnisse werden vorausgesetzt.

Schulung Machine Learning mit Matlab

„Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es „erkennt“ Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten“. Quelle: wikipedia.org.

Diese Schulung Machine Learning mit Matlab zeigt verschiedene Verfahren der Datenanalyse und des maschinellen Lernens auf. Mit Methoden des unüberwachtes Lernen und des überwachten Lernens werden Merkmale in umfangreichen Datensätzen erkannt und Vorhersagemodelle erstellt. Anhand von Praxisbeispielen werden Ergebnisse generiert, analysiert und grafisch aufbereitet, visualisiert. In dieser Schulung Machine Learning und Data Mining mit Matlab zeigen wir die technischen Grundlagen der Methoden auf, erläutern aber auch deren jeweilige Vor-und Nachteile.

Kursinhalte:

machine learning mit matlab

Matlab Machine Learning

Daten-Import und Daten-Aufbereitung
  • Datensäuberung – fehlende Werte
  • Ausreißer – Verteilungen
Mustererkennung
  • unsupervised learning
  • Durchführen von Clusteranalysen
  • Cluster Bewertung und Interpretation
Arbeiten mit Klassifikations- und Regressionsmodellen
  • supervised learning
  • Schulung und Validierung
  • Klassifizierungsmethoden
  • Prediktive Modelle verbessern
Modelle analysieren, interpretieren und auswerten
  • Cross-Validierung
  • Feature-Transformation
  • Feature-Auswahl
  • Ensemble-Lernen
Arbeiten mit Regressionsmodellen
  • Parametrische Regressionsverfahren
  • Nichtparametrische Regressionsverfahren
  • Bewertung von Regressionsmodellen
Einsatz Neuronaler Netze
  • Erstellen und trainieren von Neuronalen Netzen
  • Clustering und prädiktive Modellierung
  • Klassifizierung mit Feed-Forward-Netz
  • Regression mit Feed-Forward-Netz

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  • projekt- und lehrerfahrene Trainer
  • maßgeschneiderte Inhalte und umfangreiche Unterlagen
  • Betreuung auch nach dem Training
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  • Training in Österreich und in der Schweiz
  • Durchführung in deutscher oder englischer Sprache.

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