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Classroom Lectures
Entscheidungsbäume, unüberwachtes (unsupervised) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning)
Für maschinelles Lernen stellen gelabelte Daten das beste Ausgangsmaterial dar. Meist liegen sie allerdings nicht in entsprechendem Umfang und Güte vor. Dennoch können mithilfe von überwachten, halbüberwachten und bestärkenden Lernalgorithmen aufschlussreiche Erkenntnisse aus ungelabelten Daten gewonnen werden.
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Entscheidungsbäume, unüberwachtes (unsupervised) und bestärkendes Lernen (reinforcement learning)
17.09.2024
09:00 – 13:00 Uhr
Enthalten im Classroom: Webinar-Serie: Einführung in Machine Learning mit Python
Überblick
Mit Entscheidungsbäumen und den darauf basierenden Random Forests lernen Sie einen typischen Vertreter aus dem Bereich des Ensemble Learnings kennen. Die Fehler einzelner Algorithmen reduzieren Sie so deutlich in ihrer Gesamtheit.
Aus der Familie des unüberwachten Lernens (engl. unsupervised learning) lernen Sie mit Clustering einen typischen Vertreter kennen, der sich für viele Anwendungen wie Anomalieerkennung oder Bildsegmentierung einsetzen lässt.
Reinforcement Learning eröffnet Ihnen weitere Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Anhand detaillierter Demonstrationen können Sie sich ein Bild von den mächtigen Möglichkeiten dieser Technik machen.
Grundkenntnisse in Python, pandas und Matplotlib werden vorausgesetzt. Ein Besuch der ersten beiden Webinare der Serie wird empfohlen.
Die Folien des Webinars sind aufgrund zahlreicher englischer Begriffe vollständig in englischer Sprache gehalten, um eine bessere Lesbarkeit zu erzeugen. Der Vortrag findet in deutscher Sprache statt.
Enthalten im Classroom:
Christian Heitzmann
Zert. Softwareentwickler, Technical Writer und Trainer | SimplexaCode AG
Christian Heitzmann ist Java-, Python- und Spring-zertifizierter Softwareentwickler mit einem CAS in Machine Learning und Inhaber der SimplexaCode AG in Luzern. Er entwickelt seit über 20 Jahren Software und gibt seit über 12 Jahren Unterricht und Kurse im Bereich der Java- und Python-Programmierung, Mathematik und Algorithmik. Als Technical Writer dokumentiert er Softwarearchitekturen für Unternehmen und schreibt regelmäßig Artikel für IT-Fachzeitschriften.