Einführung in Machine Learning mit R
Webinar
Kompetenz plus
Der Mensch und seine Handlungskompetenzen: Konzepte, Tools und Methoden
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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
Ihre Vorteile
Sie verstehen die vorgestellten Machine Learning Algorithmen und können einfache Beispiele mit der Software R lösen.
Am Ende des Webinars sind Sie in der Lage,
- Verfahren zur statistischen Analyse von Datensätzen auszuwählen.
- Datensätze einzulesen, zu bereinigen und zu skalieren sowie Features zu extrahieren.
- ML-Verfahren anzuwenden und Prognosen durchzuführen.
Lehr- und Lernmethoden
In diesem Webinar werden folgende Lehr- und Lernmethoden eingesetzt: Workshop mit kurzen Vorträgen, Einzel- und Gruppenarbeiten. Alle Beispiele und Lösungen stehen über Moodle als Download zur Verfügung.
Technische Voraussetzungen
Sie benötigen für die Teilnahme ein Notebook mit bereits installierter Software R und der Software Zoom, um am Webinar aktiv mitarbeiten zu können.
Die Software R und der Zoom-Client für Meetings können kostenlos von den genannten Seiten bezogen werden!
Zum Vortragenden
Dr. Christian Hölzl ist Absolvent der TU Wien. Seit vielen Jahren beschäftigt er sich mit Computersimulation. Hervorzuheben ist hier vor allem sein Simulationsmodell Green Dynamics für T-Systems, das erstmals aufzeigte, wie Unternehmen und Organisationen ihre IT-Infrastruktur optimieren können, um den Energieverbrauch maßgeblich zu senken. Green Dynamics wurde 2008 mit dem Green IT Award ausgezeichnet und erhielt 2009 den Umweltpreis der Stadt Wien. Er ist seit 2015 Lehrender an der FH Campus Wien.
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Auf einen Blick
| Zielgruppe | Interessent*innen, die mit den vorgestellten Machine Learning-Verfahren und Methoden Daten strukturieren und analysieren wollen. |
|---|---|
| Abschluss | Teilnahmebestätigung |
| Vortragende |
DI Dr. Christian Hölzl |
| Veranstaltungsort | Online |
| Teilnahmegebühr | € 660,00 (USt.-befreit) |