Ensemble Methods und Random Forests Seminar

Ensemble Methods und Random Forests Seminar



Ensemble Methods und Random Forests Seminar

Ensemble Methods und Random Forests Seminar

Über diesen Kurs:

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in Ensemble Methods und Random Forests, zwei leistungsstarke Machine Learning-Algorithmen. Ensemble Methods kombinieren die Vorhersagen mehrerer Modelle, um eine bessere Vorhersageleistung zu erzielen, während Random Forests eine spezielle Art von Ensemble ist, die eine große Anzahl von Entscheidungsbäumen verwendet.

In diesem Seminar werden Sie lernen, wie Ensemble Methods und Random Forests funktionieren, wie sie trainiert und optimiert werden können und wie sie auf verschiedene Datensätze angewendet werden können. Sie werden auch praktische Anwendungen von Ensemble Methods und Random Forests kennenlernen und sie auf realen Datensätzen anwenden.

Dieser Kurs richtet sich an Studenten, Datenwissenschaftler, Entwickler und alle, die Interesse an Machine Learning haben. Grundlegende Kenntnisse in Data Science und Programmierung werden empfohlen, aber nicht vorausgesetzt.

Warum Sie diesen Kurs kaufen sollten:

  • Sie möchten Ihre Kenntnisse in Machine Learning erweitern und lernen, wie man Ensemble Methods und Random Forests einsetzt
  • Sie möchten lernen, wie man verschiedene Modelle kombiniert, um bessere Vorhersagen zu treffen
  • Sie möchten lernen, wie man Random Forests trainiert und optimiert, um komplexe Probleme zu lösen
  • Sie möchten praktische Fähigkeiten erwerben, um Ensemble Methods und Random Forests auf echten Datensätzen anzuwenden
  • Sie möchten sich als Datenwissenschaftler weiterbilden und für zukünftige Karrieremöglichkeiten qualifizieren

Investieren Sie in Ihre Zukunft und erwerben Sie wertvolle Kenntnisse in Ensemble Methods und Random Forests, die in vielen Branchen und Unternehmen von großer Bedeutung sind.

Melden Sie sich jetzt an und starten Sie Ihre Reise in die Welt von Ensemble Methods und Random Forests!


Inhalte:

  • Einführung in Ensemble-Lernverfahren
  • Fehleranalyse und Interpretation von Ensemble-Modellen
  • Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
  • Zukunftstrends und Entwicklungen im Bereich Ensemble-Lernen
  • XGBoost und LightGBM im Vergleich
  • Hyperparameter-Optimierung für Ensemble-Methoden
  • Kombinierte Modelle für verbesserte Vorhersagen
  • Entscheidungsbäume und ihre Anwendung
  • Bagging und Bootstrap-Verfahren
  • Boosting-Algorithmen
  • Random Forests: Konzept und Funktionsweise
  • Random Forests in der Praxis
  • Gradient Boosting Machines
  • AdaBoost und seine Varianten
  • Stacking und Blending von Modellen

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.

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