Einführung in Machine Learning mit R

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Machine Learning ist im Alltag angekommen, ob als Spam Filter im E-Mail-Programm oder beim Vorschlagen von Kaufempfehlungen in Online-Shops. Bei Machine Learning (ML) handelt es sich um Computerprogramme, die aus Daten lernen und das Gelernte verallgemeinern.

In diesem dreitägigen interaktiven Webinar erhalten die Teilnehmer*innen einen Überblick zur Positionierung von ML zwischen Artificial Intelligence (AI) und Deep Learning (DL). Es werden die unterschiedlichen ML-Methoden erarbeitet und Fallbeispiele aus der Industrie mithilfe der Software R analysiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf überwachtem (supervised) und unüberwachtem (unsupervised) ML-Verfahren.

Webinarinhalte

> Einführung in das Arbeiten mit R: Oberfläche, Skripte, Funktionen und Pakete

> Machine Learning

> supervised ML-Algorithmen: k-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest, Support Vector-Machine

> unsupervised ML-Algorithmen: k-Means-Algorithmus, Principal Component-Analysis

Zielgruppe

Interessent*innen, die mit den vorgestellten Machine Learning-Verfahren und Methoden Daten strukturieren und analysieren wollen.

Ihre Vorteile

Sie verstehen die vorgestellten Machine Learning Algorithmen und können einfache Beispiele mit der Software R lösen.

Termine & Kosten

20.10. bis 22.10.2021, 17.30-20.00 Uhr

Teilnahmegebühr: € 660 (USt.-befreit)

Vortragender

DI Dr. Christian Hölzl

Abschluss

Teilnahmebestätigung