Ausbildung Machine Learning

Ziel dieses Kurses ist es, den Auszubildenden vertiefte Kenntnisse und Fertigkeiten in der Anwendung von Data Analysis und Machine Learning in einem industriellen Umfeld zu vermitteln.
Machine Learning
Data Analysis & Machine Learning
E-Learning, stats

Dauer 50 Stunden

1330€ HT / Person

Online-Schulungen haben höhere Abbrecherquoten. Warum halten unsere Kurse die Lernenden bei der Stange und haben eine Erfolgsquote von 90 %? Die Antwort ist : Unser Kursinhalt !
Kayla ist ein Green Belt in der B&B-Fabrik bei Baumé und muss sich mit echten Problemen auseinandersetzen. Sie muss ihr helfen, Lösungen zu finden.
Brauchen Sie mehr Unterstützung? Unsere Lehrer, allesamt zertifizierte Master Black Belts, bieten regelmäßig Nachhilfestunden an.

Industrielle Probleme lösen können

Der Kurs Data Analysis & Machine Learning ist animiert und interaktiv. Die bereitgestellten Ressourcen ermöglichen Ihnen eine perfekte Beherrschung des Themas.

Programm

Den Umfang von Machine Learning und Datenanalyse eingrenzen

  • Die Ziele von Machine Learning verstehen
  • Einordnung von Machine Learning in Bezug auf Big Datas, Künstliche Intelligenz...
  • Wissen, wie man die verschiedenen Werkzeuge, Regression, Dimensionsreduktion, Clustering, überwachte (S), unüberwachte (NS) Klassifikation, abbildet.
  • Verstehen, was man mit Machine Learning machen kann und was nicht

Daten für eine korrekte Analyse vorbereiten

  • Wissen, wie man einen Datenerhebungsplan erstellt
  • Wissen, wie man einen Stichprobenplan erstellt
  • die Grundsätze der deskriptiven Statistik auf Daten anwenden können (Gesetzestyp, Berechnung von statistischen Mittelwerten, Median, Standardabweichung, Kurtosis, Skewness...)
  • Wissen, wie man das Vorhandensein von Ausreißern beurteilt

Kenntnis des Prinzips: Werkzeuge zur Dimensionsreduktion (NS)

  • das Prinzip der Dimensionsreduktion kennen
  • Kenntnis und Anwendung der Instrumente ACP, UMAP, TSNE
  • Die Hauptkomponentenanalyse
  • Faktorielle Korrespondenzanalyse
  • Analyse multipler Übereinstimmungen
  • Eine T2-Karte kennen und implementieren

Unüberwachte Klassifizierung

  • Kenntnis des Prinzips: Werkzeuge zur nicht überwachten Klassifizierung (NS)
  • Hierarchische Klassifizierung: Dendrogramm, Variablen, Individuen
  • Kenntnis der Prinzipien der Algorithmen K means, DBSCAN, Mean Shift

Überwachtes Lernen, Y kontinuierlich

  • Das Prinzip kennen und die Werkzeuge anwenden können: lineare Regression, multiple lineare Regression
  • das Prinzip neuronaler Netze kennen, sie auf einen einfachen Fall anwenden können

Überwachtes Lernen, diskretes Y

  • Logistische Regression
  • Ordinale logistische Regression
  • Überwachte Klassifikation SVM
  • KNN und Entscheidungsbaum

Metrik eines Klassifikators

  • ROC-Kurve und Verwechslungskontrolle
  • Einfache Metriken eines Klassifikators
  • Kombinierte Metriken
  • Vertrauensintervall auf Metriken

Machine-Learning-Tools in die Praxis umsetzen

  • Beherrschung der Nutzung des Ellistat-Moduls Data Analysis zur Umsetzung aller Programmpunkte.

Ziele

  • Kenntnis der Grundsätze und Beherrschung der Anwendung von Data Analysis- und Machine Learning-Tools in einem industriellen Rahmen.
  • Die Ausbildung basiert auf den Werkzeugen, die im Ellistat-Modul Data Analysis verfügbar sind.

Für wen

Der E-Learning-Kurs richtet sich an Führungskräfte, Ingenieure, die Analysen von Produktionsdaten vornehmen müssen, um daraus ein neues Verständnis oder ein Modell zur Vorhersage von Verhalten abzuleiten.

Voraussetzungen

  • Grundlagen der Nutzung des Internets und eines Webbrowsers.
  • Ein Abschluss auf Niveau II und/oder eine erste fünfjährige Berufserfahrung
  • Grundkenntnisse über Qualität, Prozessmanagement
  • Sie müssen kein Six Sigma Green Belt oder Six Sigma Black Belt sein.

Dauer

50 Stunden Unterricht und Übungen. Das E-Learning ist für diesen Kurs 3 Monate lang 7 Tage pro Woche rund um die Uhr verfügbar.

Fristen für den Zugriff

Der Einstieg ist permanent möglich. Sie können diesen Kurs also jederzeit beginnen!

Zugänglichkeit

Dieser Kurs ist für Menschen mit Behinderungen zugänglich. Bitte kontaktieren Sie uns bezüglich der Möglichkeiten für spezielle Vorkehrungen. Wir werden alles tun, um Sie willkommen zu heißen.

Industrielle Probleme lösen können

Der Kurs Data Analysis & Machine Learning ist animiert und interaktiv. Die bereitgestellten Ressourcen ermöglichen Ihnen eine perfekte Beherrschung des Themas.
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