Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
- Inleiding tot ML Machine learning als onderdeel van kunstmatige intelligentie Soorten ML ML-algoritmen Uitdagingen en potentieel gebruik van ML Overfitting en bias-variantie-afweging in ML Technieken van machine learning De machine learning-workflow Begeleid leren – classificatie, regressie Niet-gesuperviseerd leren – Clustering, Anomaliedetectie Semi-supervised learning en Reinforcement Learning Overweging bij machinaal leren Gegevensvoorverwerking Gegevensvoorbereiding en -transformatie Functie-engineering Functieschaling Dimensionaliteitsreductie en selectie van variabelen Datavisualisatie Verkennende analyse Casestudies Geavanceerde functie-engineering en impact op resultaten bij lineaire regressie voor voorspellingen Tijdreeksanalyse en Voorspelling van het maandelijkse verkoopvolume - basismethoden, seizoensaanpassing, regressie, exponentiële afvlakking, ARIMA, neurale netwerken Marktmandanalyse en mining van associatieregels Segmentatieanalyse met behulp van clustering en zelforganiserende kaarten Classificatie welke klant waarschijnlijk in gebreke zal blijven met behulp van logistische regressie, beslissing bomen, xgboost, svm
Requirements
Kennis en bewustzijn van Machine Learning fundamentele zaken
14 Hours
