
Dimensionality Reduction Techniken Seminar
Über diesen Kurs: Dieser Kurs bietet eine Einführung in verschiedene Techniken der Dimensionalitätsreduktion, die in der Datenanalyse und Mustererkennung eingesetzt werden. Sie lernen, wie Sie komplexe Datensätze durch die Verringerung der Dimensionalität besser verstehen und analysieren können. Wir werden uns mit verschiedenen Methoden wie Hauptkomponentenanalyse, t-SNE, LLE und mehr beschäftigen und Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Bereichen wie Bildverarbeitung, Textanalyse und Finanzdaten untersuchen. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, die richtige Dimensionalitätsreduktionstechnik für Ihr spezifisches Problem auszuwählen und anzuwenden.
Warum diesen Kurs kaufen? Die Dimensionalitätsreduktion ist eine wichtige Technik in der Datenanalyse und wird in vielen Bereichen wie Maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Finanzen und mehr eingesetzt. Durch die Beherrschung dieser Techniken können Sie Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse erweitern und wertvolle Einblicke in komplexe Datensätze gewinnen. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in verschiedene Techniken der Dimensionalitätsreduktion und ermöglicht es Ihnen, Ihr Wissen in praxisnahen Anwendungsbeispielen anzuwenden. Investieren Sie in Ihre Karriere und erweitern Sie Ihr Fachwissen mit diesem Seminar.
Inhalte:
- ○Einführung in die Dimensionalitätsreduktion
- ○Kernel PCA und Kernel Trick
- ○Vergleich von verschiedenen Dimensionalitätsreduktionsverfahren
- ○Anwendungen von Dimensionalitätsreduktion in der Praxis
- ○Evaluierung und Interpretation reduzierter Dimensionalität
- ○Herausforderungen und Fallstricke bei der Dimensionalitätsreduktion
- ○Zukünftige Entwicklungen in der Dimensionalitätsreduktionstechnik
- ○Lineare Techniken: PCA und SVD
- ○Nichtlineare Techniken: t-SNE und Isomap
- ○Hauptkomponentenanalyse (PCA) im Detail
- ○Singular Value Decomposition (SVD) verstehen und anwenden
- ○Locally Linear Embedding (LLE) und Laplacian Eigenmaps
- ○Multidimensionale Skalierung (MDS) und Sammon Mapping
- ○Autoencoders zur Dimensionsreduktion
- ○Faktorisierungstechniken: NMF und Tucker-Dekomposition
Umfang: eLearning, Teilnahmebestätigung in Deutsch und Englisch, Live Online Meeting (1 Stunde), kostenfreie Nutzung der Digital Transformation Plattform DIGITAL BUSINESS NAVIGATOR für 3 Monate (Entry Paket) für Projekt-Umsetzung und digitale Checklisten.
Start: jederzeit möglich
Dauer: 2-4 Wochen
Individueller Workshop & Beratung: Dieses Seminar kann optional als individuelles Online-Seminar oder Inhouse-Workshop auf Anfrage gebucht werden (Online Seminare werden über Zoom veranstaltet). Gerne unterstützen wir Sie auch mit individueller Experten-Beratung.
Price: €690
Fragen oder Beratung gewünscht? Gerne können stehen wir Ihnen per eMail an seminare@poertner-consulting.de oder telefonisch unter 06435/5480251 zur Verfügung.