Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

Datum

Auf Anfrage
2 Tage

Preise

€

Dieser Kurs gibt eine Übersicht über die wichtigsten unüberwachten Verfahren des Maschinellen Lernens. Anhand von Fallbeispielen wird vermittelt, welche Modelle sich für bestimmte Problemstellungen eignen und die Datenvorbereitung zur Anwendung der jeweiligen Modelle wird erarbeitet. Der Fokus liegt auf den Bereichen Clustering, Anomlie-Erkennung und Dimensionsreduktion.

Führungskräfte im Bereich Digitalisierung, Smart Data, Innovation, Data Science Labs, AI Labs, IT, Produktentwicklung

- Recap der wichtigsten themenbezogenen Python-Frameworks (u.a. scikit-learn, pandas, numpy)
- Modelle: K-Means, Fuzzy C-Means, K-NN, PCA, NNMF

Dieser Kurs ist als öffentlicher Kurs (vor Ort oder online) und auch als Firmenschulung (vor Ort oder online) verfügbar.

Wir empfehlen unbedingt unsere "Basic Level Kurse 1-4" oder vergleichbare Erfahrung

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Kerstin Dosin

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Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

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Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Intermediate 2: Machine Learning - Unsupervised Methods

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Advanced 2: Deep Learning with Keras

Intermediate 1: Machine Learning - Supervised Methods

Advanced 3: Introduction to Reinforcement Learning

Basic 2: Python Basics

Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning

Basic 3: Introduction to Machine Learning

Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)

Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash

Advanced 4: Computer Vision Open CV

Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing

Advanced 6: Advanced Topics in Natural Language Processing

Advanced 2: Deep Learning with Keras

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Basic 2: Python Basics

Advanced 1: Introduction to Neural Networks & Deep Learning

Basic 4: Visualization with Plotly & App creation with Dash

Advanced 4: Computer Vision Open CV

Advanced 5: Introduction to Natural Language Processing

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Basic 1: Data Science 4 C-Level (Basic Level)

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Node.js - Grundlagen

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Teams Basics 1: Überblick und erste Schritte

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Domino Leap Teil 3 Über Leap hinaus - Wo liegen die Grenzen

IBM Cognos Analytics – Reporting Basics

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