
Unsupervised Learning Methoden Seminar
Dieses Seminar dreht sich um die Themen Unsupervised Learning und Methoden der Datenanalyse. Du lernst hier die Grundlagen von Unsupervised Learning kennen und wirst in der Lage sein, eigenständig unüberwachte Lernmethoden anzuwenden.
Über dieses Seminar
Unsupervised Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings, bei dem Algorithmen verwendet werden, um Muster in Daten zu erkennen, ohne dass diese vorher gelabelt wurden. In diesem Seminar werden wir uns mit verschiedenen Methoden der Datenanalyse beschäftigen, die in der Praxis häufig eingesetzt werden, um unbekannte Muster in Daten zu entdecken.
Wir werden uns mit wichtigen Konzepten wie Clustering, Dimensionality Reduction und Anomaly Detection auseinandersetzen und diese anhand von realen Datensätzen anwenden. Du wirst lernen, wie du diese Methoden in verschiedenen Bereichen, wie z.B. im Marketing, in der Finanzanalyse oder im Gesundheitswesen, einsetzen kannst.
Warum dieses Seminar kaufen?
Unsupervised Learning ist ein immer wichtiger werdendes Thema in der Welt der Datenanalyse. Immer mehr Unternehmen setzen auf unüberwachte Lernmethoden, um wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Mit diesem Seminar wirst du zu einem Experten im Bereich Unsupervised Learning und kannst dieses Wissen in deinem beruflichen Alltag anwenden.
Dieses Seminar ist sowohl für Einsteiger als auch für Fortgeschrittene geeignet. Es bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Unsupervised Learning und vermittelt dir praktische Fähigkeiten, die dir dabei helfen werden, in der heutigen datengetriebenen Welt erfolgreich zu sein.
Also zögere nicht länger und sichere dir jetzt deinen Platz in unserem Unsupervised Learning Methoden Seminar!
Inhalte:
- ○Einführung in Unsupervised Learning
- ○Assoziationsregeln und Regelinduktion
- ○Selbstorganisierende Karten (Kohonen-Netze)
- ○Faktorisierungstechniken
- ○Non-negative Matrix Factorization (NMF)
- ○Hidden Markov Models (HMM)
- ○Evaluierung von Unsupervised Learning-Modellen
- ○Clustering-Algorithmen: K-Means
- ○Hierarchisches Clustering
- ○Dichtebasierte Clusteranalyse
- ○Dimensionsreduktionstechniken
- ○Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- ○Singular Value Decomposition (SVD)
- ○Independent Component Analysis (ICA)
- ○Anomalieerkennung
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.