Maschinelles Lernen kommt ohne Algorithmen und statistische Methoden nicht aus. Ausgerichtet auf das Ziel prädiktiver Analytik, zählen einige dieser Algorithmen und Methoden zum Kernbestand maschinellen oder statistischen Lernens. Der Kurs macht mit diesen Lernverfahren vertraut, behandelt deren Grundlagen, Komponenten und Varianten, und zeigt auf, wie sie im Kontext von Regression und Klassifikation praktisch angewendet und wie ihre Ergebnisse interpretiert werden können. Behandelt werden die lineare und logistische Regression, Regression Splines zur Modellierung nichtlinearer Beziehungen sowie die regressions-, ähnlichkeits-, wahrscheinlichkeits- und informationsbasierte Klassifikation.

Umfang

Für jeden der 2 Kurstage ist eine ca. dreistündige LIVE-Session vorgesehen, außerdem Zeit zur Bearbeitung von Übungsaufgaben und deren Besprechung mit dem Dozenten.

Lehrvideos

Spätestens zum Anmeldeschluss vierzehn Tage vor Kursbeginn erhalten die am Kurs teilnehmenden Personen - neben den Kursunterlagen - Zugang zu den Lehrvideos des Kurses. Diese Videos bieten eine erste Einführung in die Materie und zeigen praktische Programmieranwendungen auf. Sie dienen der Vorbereitung der Kursteilnehmerinnen und Kursteilnehmer auf den Live-Kurs und werden im Kurs aufgegriffen, weitergeführt und in die Diskussion einbezogen.

Schwerpunktsetzungen

Inhaltliche Schwerpunktsetzungen sind jederzeit in Abstimmung mit den Teilnehmenden möglich.