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Schulung AdaBoost: Analyse und Optimierung von Machine Learning-Modellen
Praxisorientierte Übungen zur Modellerstellung
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.930,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von AdaBoost für das Machine Learning kennen. Der Fokus liegt auf der Erstellung, Optimierung und Analyse von AdaBoost-Modellen sowie der Integration moderner Technologien, einschließlich Künstlicher Intelligenz. Die Teilnehmer werden sich mit den grundlegenden und erweiterten Tools von AdaBoost vertraut machen und durch praxisorientierte Übungen die erlernten Konzepte anwenden.
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Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, AdaBoost effektiv zu nutzen, um Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu optimieren und zu analysieren. Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Datenanalyse und Vorhersagen verbessern können.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Data Scientists, Analysten, Ingenieure und technische Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Einsatz von AdaBoost für Machine Learning vertiefen und optimieren möchten. Grundlegende Kenntnisse in Python und Machine Learning sind erforderlich.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen, um das Seminar so praxisnah und relevant wie möglich zu gestalten
- Einführung in AdaBoost: Überblick und Bedeutung
- Was ist AdaBoost und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: AdaBoost als leistungsstarker Boosting-Algorithmus im Machine Learning.
- Bedeutung und Vorteile: Verbesserte Modellgenauigkeit, Robustheit gegenüber Overfitting, breite Anwendungsmöglichkeiten.
- Vergleich mit ähnlichen Algorithmen: Unterschiede und Vorteile gegenüber Gradient Boosting, Random Forest und Bagging.
- Was ist AdaBoost und warum ist es wichtig?
- Grundlagen der AdaBoost-Installation und -Einrichtung
- Installation und Konfiguration
- Systemanforderungen und unterstützte Plattformen: Hardware- und Softwarevoraussetzungen.
- Installation von AdaBoost: Schritt-für-Schritt-Anleitung für Python (Scikit-Learn).
- Erste Konfiguration: Einrichtung der Programmierumgebung, Import der benötigten Bibliotheken.
- Installation und Konfiguration
- Grundlegende Bedienung und Funktionen
- Basis-Funktionen und Syntax
- Einführung in die Scikit-Learn-Bibliothek: Übersicht und Installation.
- Erstellen und Trainieren von AdaBoost-Modellen: Basis-Syntax und grundlegende Funktionen.
- Datenvorbereitung und -verarbeitung: Importieren, Bereinigen und Vorverarbeiten von Datensätzen.
- Basis-Funktionen und Syntax
- Erste Schritte mit AdaBoost
- Einfache Modellierung und Training
- Aufbau eines einfachen AdaBoost-Klassifikators: Parameterwahl, Modelltraining.
- Validierung und Bewertung des Modells: Kreuzvalidierung, Genauigkeitsmetriken.
- Visualisierung der Ergebnisse: Plotten von Entscheidunggrenzen und Fehlern.
- Einfache Modellierung und Training
- Praxisübung 1: Installation und Grundkonfiguration von AdaBoost
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Installation und Grundkonfiguration von AdaBoost.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer installieren AdaBoost, laden einen Datensatz und erstellen ein erstes Klassifikationsmodell.
- Anforderungen: Nutzung der grundlegenden Funktionen und Vorlagen von AdaBoost.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
- Durchführung: Installation von Scikit-Learn, Import eines Datensatzes, Erstellung eines AdaBoost-Modells.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Scikit-Learn, Jupyter Notebook oder integrierte Entwicklungsumgebung (IDE).
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der installierten und konfigurierten AdaBoost-Umgebung und des ersten Modells.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Installation und Grundkonfiguration von AdaBoost.
- Erweiterte Modellierungstechniken
- Erweiterte Parameter und Einstellungen
- Feinabstimmung der Hyperparameter: Learning Rate, Anzahl der Basislerner, Algorithmusauswahl.
- Nutzung unterschiedlicher Basislerner: Entscheidungbäume, SVMs, k-NN.
- Kombination von Modellen: Stacking und Ensemble Learning mit AdaBoost.
- Erweiterte Parameter und Einstellungen
- Integration und Datenmanagement
- Integration mit anderen Machine Learning-Tools
- Anbindung an Big Data-Plattformen: Nutzung von Hadoop, Spark.
- Datenmanagement und -synchronisierung: Verwaltung von Datenflüssen und -integrität.
- Datenschutz und Compliance: Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsstandards.
- Integration mit anderen Machine Learning-Tools
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in AdaBoost
- KI-gestützte Optimierung und Automatisierung
- Nutzung von AI zur Modelloptimierung: Automatisiertes Hyperparameter-Tuning, AutoML.
- Integration von AI in den Workflow: Verwendung von AI zur kontinuierlichen Verbesserung des Modells.
- Best Practices und Fallstudien: Erfolgreiche Implementierung von AI in AdaBoost.
- KI-gestützte Optimierung und Automatisierung
- Analyse und Optimierung von AdaBoost-Modellen
- Überwachung und Fehlersuche
- Überwachung und Analyse der Modellleistung: Nutzung von Dashboards und Berichten.
- Protokollierung und Fehlersuche: Methoden zur Fehleranalyse und -behebung.
- Optimierung von AdaBoost-Modellen: Durchführung von Tests, Analyse der Ergebnisse, kontinuierliche Verbesserung.
- Überwachung und Fehlersuche
- Praxisübung 2: Erstellung und Optimierung eines komplexen AdaBoost-Modells mit AI-Integration
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und Optimierung eines komplexen AdaBoost-Modells mit AI-Integration.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer erstellen ein komplexes AdaBoost-Modell und optimieren es mit AI-gestützten Methoden.
- Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und KI-Tools von AdaBoost.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
- Durchführung: Erstellung des Modells, Integration von AI-gestützten Optimierungen, Analyse der Ergebnisse.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Scikit-Learn, Jupyter Notebook oder IDE, Machine Learning Module.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation des erstellten Modells und der durchgeführten Optimierungen.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und Optimierung eines komplexen AdaBoost-Modells mit AI-Integration.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 20.01.-22.01.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 24.03.-26.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 26.05.-28.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 28.07.-30.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 29.09.-01.10.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 20. Jan. - 22. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 24. Mär. - 26. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 26. Mai - 28. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 28. Jul. - 30. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 29. Sep. - 01. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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