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Schulungsübersicht
- Einführung in ML Maschinelles Lernen als Teil der künstlichen Intelligenz Arten von ML ML-Algorithmen Herausforderungen und mögliche Verwendung von ML Überanpassung und Bias-Varianz-Kompromiss in ML Techniken des maschinellen Lernens Der Arbeitsablauf für maschinelles Lernen Überwachtes Lernen – Klassifizierung, Regression Unüberwachtes Lernen – Clustering, Anomalieerkennung, halbüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning Berücksichtigung beim maschinellen Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenvorbereitung und -transformation, Feature-Engineering, Feature-Skalierung, Dimensionsreduktion und Variablenauswahl, Datenvisualisierung, explorative Analyse, Fallstudien, erweiterte Feature-Engineering und Auswirkungen auf Ergebnisse in der linearen Regression für die Vorhersage, Zeitreihenanalyse und Prognose des monatlichen Umsatzvolumens – grundlegende Methoden, Saisonbereinigung, Regression, exponentielle Glättung, ARIMA, neuronale Netze. Warenkorbanalyse und Mining von Assoziationsregeln. Segmentierungsanalyse mithilfe von Clustering und selbstorganisierenden Karten. Klassifizierung, welcher Kunde wahrscheinlich ausfallen wird, mithilfe logistischer Regression, Entscheidung Bäume, xgboost, svm
Voraussetzungen
Kenntnis und Bewusstsein für Machine Learning Grundlagen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurs - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
