Unsupervised Learning Methoden Seminar
Dieses Seminar dreht sich um die Themen Unsupervised Learning und Methoden der Datenanalyse. Du lernst hier die Grundlagen von Unsupervised Learning kennen und wirst in der Lage sein, eigenständig unüberwachte Lernmethoden anzuwenden.
Über dieses Seminar
Unsupervised Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings, bei dem Algorithmen verwendet werden, um Muster in Daten zu erkennen, ohne dass diese vorher gelabelt wurden. In diesem Seminar werden wir uns mit verschiedenen Methoden der Datenanalyse beschäftigen, die in der Praxis häufig eingesetzt werden, um unbekannte Muster in Daten zu entdecken.
Wir werden uns mit wichtigen Konzepten wie Clustering, Dimensionality Reduction und Anomaly Detection auseinandersetzen und diese anhand von realen Datensätzen anwenden. Du wirst lernen, wie du diese Methoden in verschiedenen Bereichen, wie z.B. im Marketing, in der Finanzanalyse oder im Gesundheitswesen, einsetzen kannst.
Warum dieses Seminar kaufen?
Unsupervised Learning ist ein immer wichtiger werdendes Thema in der Welt der Datenanalyse. Immer mehr Unternehmen setzen auf unüberwachte Lernmethoden, um wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Mit diesem Seminar wirst du zu einem Experten im Bereich Unsupervised Learning und kannst dieses Wissen in deinem beruflichen Alltag anwenden.
Dieses Seminar ist sowohl für Einsteiger als auch für Fortgeschrittene geeignet. Es bietet eine umfassende Einführung in die Welt des Unsupervised Learning und vermittelt dir praktische Fähigkeiten, die dir dabei helfen werden, in der heutigen datengetriebenen Welt erfolgreich zu sein.
Also zögere nicht länger und sichere dir jetzt deinen Platz in unserem Unsupervised Learning Methoden Seminar!
Unsupervised Learning Methods Seminar
This seminar focuses on the topics of unsupervised learning and methods of data analysis. You will learn the basics of unsupervised learning and be able to independently apply unsupervised learning methods.
About this Seminar
Unsupervised learning is a subfield of machine learning where algorithms are used to detect patterns in data without prior labeling. In this seminar, we will explore various methods of data analysis that are commonly used in practice to discover unknown patterns in data.
We will cover important concepts such as clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection, and apply them to real-world datasets. You will learn how to use these methods in various fields such as marketing, financial analysis, or healthcare.
Why Buy This Seminar?
Unsupervised learning is an increasingly important topic in the world of data analysis. More and more companies are using unsupervised learning methods to gain valuable insights from their data. With this seminar, you will become an expert in the field of unsupervised learning and can apply this knowledge in your professional life.
This seminar is suitable for both beginners and advanced learners. It provides a comprehensive introduction to the world of unsupervised learning and teaches you practical skills that will help you succeed in today's data-driven world.
So don't hesitate any longer and secure your spot in our Unsupervised Learning Methods Seminar now!
Agenda
- Einführung in Unsupervised Learning
- Einführung in Unsupervised Learning
- Assoziationsregeln und Regelinduktion
- Assoziationsregeln und Regelinduktion
- Selbstorganisierende Karten (Kohonen-Netze)
- Selbstorganisierende Karten (Kohonen-Netze)
- Faktorisierungstechniken
- Faktorisierungstechniken
- Non-negative Matrix Factorization (NMF)
- Non-negative Matrix Factorization (NMF)
- Hidden Markov Models (HMM)
- Hidden Markov Models (HMM)
- Evaluierung von Unsupervised Learning-Modellen
- Evaluierung von Unsupervised Learning-Modellen
- Clustering-Algorithmen: K-Means
- Clustering-Algorithmen: K-Means
- Hierarchisches Clustering
- Hierarchisches Clustering
- Dichtebasierte Clusteranalyse
- Dichtebasierte Clusteranalyse
- Dimensionsreduktionstechniken
- Dimensionsreduktionstechniken
- Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Hauptkomponentenanalyse (PCA)
- Singular Value Decomposition (SVD)
- Singular Value Decomposition (SVD)
- Independent Component Analysis (ICA)
- Independent Component Analysis (ICA)
- Anomalieerkennung
- Anomalieerkennung