Erfahre, wie du automatisiertes maschinelles Lernen nutzen kannst, um die Zahlungsbereitschaft von Kunden vorherzusagen
Wie viel ist ein Kunde bereit für mein Produkt zu zahlen? Diese Frage stellt sich in Unternehmen häufig. In diesem Kurs erfährst du, wie du mithilfe des Azure Machine Learning Studios ein Vorhersagemodell entwickelst, um die Zahlungsbereitschaft von Kunden zu ermitteln.
Zunächst führt dich der IT-Experte Emil Vinčazović in die Grundlagen ein. Er erklärt, was es bei der Regressionsanalyse zu beachten gilt, welche Probleme hierbei auftreten können und wie du diese löst. Und du lernst drei gängige Lernalgorithmen kennen, die das Azure ML Studio vorgefertigt für das Training von Vorhersagemodellen bereitstellt: den Random Forest Regressor, den Gradient Boosting Regressor und den Support Vector Regressor.
Anschließend geht es an die praktische Umsetzung im Azure ML Studio. Für das Erstellen von ML-Pipelines stehen drei verschiedene Tools zur Verfügung, aus denen der Anwender je nach Programmiererfahrung wählen kann: das AutoML, der Designer und die Notebooks. Emil Vinčazović zeigt dir im Detail, wie du mithilfe dieser Tools ML-Pipelines zur Vorhersage der Zahlungsbereitschaft aufsetzt und die generierten Modelle anhand ausgewählter Regressionsmetriken evaluierst, um das beste Modell zu bestimmen.
In drei Kursen stellt Emil Vinčazović das Azure ML Studio und verschiedene Anwendungsfelder des maschinellen Lernens vor:
In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:
Für diesen Videokurs wird lediglich ein aktueller Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Emil Vinčazović ist als Data Engineer und Data Scientist bei der arelium GmbH tätig. Seine Schwerpunkte liegen im Bereich der Ökonometrie und der Künstlichen Intelligenz. In seinen Kundenprojekten arbeitet er hauptsächlich mit Azure Synapse, Azure Databricks, Azure Machine Learning Studio und seit dessen Veröffentlichung auch mit Microsoft Fabric. Seine Expertise in diesen Bereichen gibt er auch auf Fachkonferenzen und in Workshops weiter. Zusätzlich betreibt er den YouTube-Kanal des Unternehmens, wo er Tutorials zu aktuellen Themen rund um cloudbasierte Technologien produziert.
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