germanyuksettings
Alle Machine Learning Schulungen

Schulung AdaBoost: Analyse und Optimierung von Machine Learning-Modellen

Praxisorientierte Übungen zur Modellerstellung

3 Tage / S4427

Schulungsformen

Offene Schulung


  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
  • Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Präsenz Online

Inhouse-/Firmenschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

  • Lernumgebung in der Cloud
  • Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid

Individualschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

  • Lernumgebung in der Cloud
  • 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Präsenz Online Hybrid

Beschreibung

AdaBoost ist ein leistungsstarker und flexibler Boosting-Algorithmus, der durch die Kombination mehrerer schwacher Klassifikatoren eine hohe Genauigkeit erreicht. Trotz einiger Herausforderungen wie der Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern und der Rechenintensität bietet AdaBoost erhebliche Vorteile in vielen Anwendungsbereichen, von Bild- und Spracherkennung bis hin zu Kreditrisikoanalyse und Betrugserkennung. Seine Einfachheit und Effektivität machen ihn zu einem beliebten Werkzeug in der maschinellen Lernpraxis.
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.

Suchen Sie nach einer besser passenden Machine Learning Weiterbildung?

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


In Präsenz

Online
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
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
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.


In Präsenz

Online
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am 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.

KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige

Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen.

Ausführliche Informationen dazu finden Sie hier.

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

-
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


In Präsenz

Online
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

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.

Weiterbildung AdaBoost: Analyse und Optimierung von Machine Learning-Modellen

TerminOrtPreis
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
01.12.-03.12.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
  • Lernumgebung in der Cloud
  • Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
Individualschulung
  • Lernumgebung in der Cloud
  • 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Präsenz Online Hybrid
Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • 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:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. 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
  • 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
  • 01. Dez. - 03. Dez. ✓ 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
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

aegallianzaxabayerElement 1boschdeutsche-bankdeutsche-postdouglasfordfujitsuhenkelhermeslufthansamercedesnokiasonytelekomvwzdf