Machine Learning Schulung für Einsteiger

#MasterTheMachines

Machine Learning avanciert zum elementaren Wertschöpfungs- und Erfolgsfaktor der Digitalisierung. Dieses zweitägige Seminar vermittelt einen Überblick über die Möglichkeiten, Methoden und Einsatzgebiete von Machine Learning. Diese Einsteigerschulung setzt sich aus den beiden Modulen Supervised Learning und Unsupervised Learning zusammen.

Zu den Themen gehören dabei Klassifizierungsverfahren, Bayes Klassifikatoren, lineare Klassifikatoren, Entscheidungsbäume und Nächste-Nachbarn Klassifikatoren. Dabei werden nicht nur die technischen Seiten der Methoden, sondern auch die jeweiligen Vor-und Nachteile erläutert sowie beispielhafte Anwendungsfälle aufgezeigt. Abschließend wird noch ein Einblick in Neuronale Netze und Deep Learning gewährt.

Nach der Absolvierung der Schulung sind die Teilnehmer mit modernen Supervised und Unsupervised Machine Learning Ansätzen vertraut.

Unsere erfahrenen Dozenten verfügen über mehrjährige Berufserfahrung in verschiedenen Branchen. Dadurch gewähren wir einen hohen Praxisbezug unserer Schulungen und Trainings.

Die wichtigsten Inhalte der Machine Learning Schulung

Tag 1 – Supervised Machine Learning Modul:

Einführung zu Machine Learning und warum wir es brauchen: descriptive analytics vs. predictive analytics
Einordnung von Machine Learning in den Business Kontext: Anwendungsbeispiele
Klärung der wichtigsten Grundbegriffe und Definition der Problemstellungen beim Supervised Learning
Bayes Klassifikatoren
- Hauptprinzip von Bayes Klassifikatoren (Satz von Bayes, Baye’sche Entscheidungsregel)
- Beispiel-Umsetzung der Grundidee: naive Bayes Klassifikatoren
- Diskussion der Vor- und Nachteile anhand von beispielhaften Anwendungen
Lineare Klassifikatoren
- Funktionsweise der linearen Klassifikatoren
- Veranschaulichung der Grundidee: Support Vector Machines (SVMs)
- Erweiterung von SVMs auf nicht-lineare Klassifikation (Kernel Machines)
- Diskussion der Vor- und Nachteile anhand von möglichen Anwendungsfällen
Entscheidungsbäume
- Grundprinzip von Entscheidungsbäumen
- Beispiel-Umsetzung der Grundidee: Diskussion verschiedener Split Strategien
- Erweiterung von Entscheidungsbäumen: Pruning zur Vermeidung von Overfitting
- Diskussion der Vor- und Nachteile mit Hilfe von real-life Use Cases
Nächste-Nachbarn (NN) Klassifikatoren:
- Grundlagen von NN Klassifikatoren
- Beispiel-Umsetzung der Grundidee: Diskussion verschiedener Gewichtungen und Voting-Strategien
- Diskussion der Vor- und Nachteile der Anwendung am Beispiel der Use Cases
Evaluation der Güte von gelernten Modellen (Klassifikatoren)
- Diskussion der Herausforderungen, insbesondere des Overfittings
- Überblick über Maßnahmen gegen Overfitting: das Train-and-Test-Paradigma
Grundlegende Einführung in die Konzepte von neuronalen Netzen und Deep Learning

Tag 2 – Unsupervised Machine Learning Modul:

Einführung zu Data Mining sowie Unsupervised Learning und warum wir es brauchen: labeled vs. unlabeled Data
Einordnung von Unsupervised Learning in den Business Kontext: Anwendungsbeispiele
Klärung der wichtigsten Grundbegriffe und Definition der Problemstellungen bei Clustering-Verfahren
Überblick über die verschiedenen Paradigmen von Clustering-Verfahren:
- Partitionierende Verfahren: Grundidee der Partitionierung mit Kostenfunktionen, Überblick über verschiedene Kostenfunktionen, Beispiel-Methoden (K-Means, K-Medoid, K-Mode, K-Median), Diskussion der Parameterisierung der Algorithmen sowie grundlegender Eigenschaften
- Wahrscheinlichkeitsbasierte Verfahren: Grundidee der Modellierung von Cluster durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Vorstellung von Algorithmen, Diskussion der Unterschiede zu partitionierenden Verfahren
- Dichtebasierte Verfahren: Grundidee der Daten-Dichte, Überblick über Distanzfunktionen und Definitionen von Daten-Dichte, Beispiel-Algorithmen (DBSCAN, SNN), Diskussion der Parameterisierung sowie grundlegender Eigenschaften
- Hierarchische Verfahren: Hauptkonzept der hierarchischen Partitionierung, Darstellung der hierarchischen Partitionierung, grundlegende Algorithmen (Agglomerative und Divisive Algorithmen), Einführung in dichte-basierte hierarchische Clusterverfahren
Diskussion von Evaluations-Verfahren für Ergebnisse von Clustering Verfahren:
- Einführung grundlegender Konzepte und Diskussion der wesentlichen Herausforderungen
- Überblick über die Klassen von Verfahren (interne und externe Methoden)
- Diskussion und Anwendungsszenarien
Einführung in die Problemstellung der Ausreißererkennung: Problemdefinition, Beispiel-Anwendungen
Überblick über verschiedene Paradigmen der Ausreißererkennung: statistische Ansätze, globale Ansätze und lokale Ansätze

Alles auf einen Blick!

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Hallo, ich bin Maria Egorova.
Ich helfe Ihnen gerne weiter. Sie erreichen mich telefonisch unter 089/30760885 oder senden Sie eine E-Mail an:
academy@alexanderthamm.com

Zielgruppe & Voraussetzungen

Zielgruppe

Dieses Machine Learning Seminar richtet sich an alle Personen, die einen Überblick über die Möglichkeiten und Einsatzpotenziale von Machine Learning erhalten möchten. Dazu gehören Mitarbeiter aus allen Fachbereichen mit analytischen Aufgaben, Business Analysten, Junior Data Scientists und interessierte IT-Mitarbeiter.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Informatik sind notwendig. Für die Durchführung der praktischen Übungen wird ein Laptop benötigt.

Organisation

Die Machine Learning Schulung für Einsteiger findet von 10:00 Uhr bis 18:00 Uhr in München statt. Es gibt ein gemeinsames Mittagessen mit allen Seminarteilnehmern und dem Dozenten im Leib&Seele, das sich direkt neben dem Data Science Hub befindet. Hier haben Sie in entspannter Atmosphäre Gelegenheit, im gemeinsamen Gespräch mit dem Dozenten Themen und offene Fragen zu vertiefen.

Die Teilnehmerzahl der Machine Learning Schulung ist auf 10 begrenzt, um Ihnen einen optimalen Lernerfolg zu ermöglichen.

Ort

Der zweitägige Machine Learning Kurs findet in unserem Data Science Hub im Sapporobogen 6-8 in München statt. Mit den öffentlichen Verkehrsmitteln erreichen Sie uns innerhalb von 15 Minuten vom Hauptbahnhof. Gerne lassen wir Ihnen Hotelempfehlungen in der Nähe zukommen.

Kosten und enthaltene Extras

Im Preis von 2.400€ zzgl. MwSt. ist neben dem zweitägigen Seminar auch Verpflegung in Form eines Frühstückssnacks, eines gemeinsamen Mittagessens sowie Kaffee und Kuchen an Nachmittag enthalten. Im Seminar erhalten Sie ausführliche Schulungsunterlagen zur Nachbereitung und späteren Verwendung.

Die nächsten Termine für die Machine Learning Schulung für Einsteiger

Starten Sie gut informiert in unsere Machine Learning Schulung für Einsteiger!

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