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Schulung Machine Learning mit Random Forest: Effiziente Modellierung und Analyse
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 des Random Forest-Algorithmus für Machine Learning kennen. Der Fokus liegt auf der Erstellung, Optimierung und Analyse von Random Forest-Modellen sowie der Integration moderner Technologien. Die Teilnehmer werden sich mit den grundlegenden und erweiterten Tools und Techniken des Machine Learning vertraut machen und durch praxisorientierte Übungen die erlernten Konzepte anwenden.
Erweitern Sie Ihr Wissen mit einem weiteren Machine Learning Training.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, den Random Forest-Algorithmus 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 Random Forest 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
- Einführung in Machine Learning und Random Forest: Überblick und Bedeutung
- Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: Grundlagen des maschinellen Lernens, Überwachtes und unüberwachtes Lernen.
- Bedeutung und Vorteile: Automatisierte Entscheidungsfindung, Mustererkennung, Vorhersagegenauigkeit.
- Vergleich mit traditionellen statistischen Methoden: Unterschiede und Vorteile.
- Was ist Machine Learning und warum ist es wichtig?
- Grundlagen des Random Forest-Algorithmus
- Was ist Random Forest und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: Funktionsweise von Random Forest, Ensemble-Learning.
- Bedeutung und Vorteile: Robustheit, Genauigkeit, Vermeidung von Overfitting.
- Vergleich mit anderen ML-Algorithmen: Unterschiede und Vorteile gegenüber Entscheidungsbäumen, SVM und KNN.
- Was ist Random Forest und warum ist es wichtig?
- Installation und Einrichtung der Arbeitsumgebung
- Einrichtung der Programmierumgebung
- Systemanforderungen und unterstützte Plattformen: Hardware- und Softwarevoraussetzungen.
- Installation von Python und benötigten Bibliotheken: Schritt-für-Schritt-Anleitung (Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Matplotlib).
- Erste Konfiguration: Einrichtung von Jupyter Notebook oder einer IDE (z.B. PyCharm).
- Einrichtung der Programmierumgebung
- Grundlegende Bedienung und Funktionen
- Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Import und Bereinigung von Daten: Umgang mit fehlenden Werten, Datenbereinigungstechniken.
- Feature-Engineering: Erstellung und Auswahl relevanter Merkmale.
- Datenaufteilung: Training, Validierung und Testdaten.
- Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Praxisübung 1: Einrichtung der Arbeitsumgebung und Datenvorbereitung
- Ziel der Übung: Einrichtung der Programmierumgebung und Vorbereitung eines Datensatzes für die Analyse.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer installieren die notwendigen Bibliotheken und bereiten einen Beispiel-Datensatz vor.
- Anforderungen: Nutzung der grundlegenden Funktionen zur Datenimport und -vorbereitung.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
- Durchführung: Installation von Python-Bibliotheken, Import und Bereinigung des Datensatzes.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Jupyter Notebook oder IDE, Pandas, NumPy.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der eingerichteten Umgebung und des vorbereiteten Datensatzes.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Einrichtung der Programmierumgebung und Vorbereitung eines Datensatzes für die Analyse.
- Erstellung und Training von Random Forest-Modellen
- Modelltraining und -validierung
- Erstellung von Random Forest-Modellen: Parameterwahl, Modellauswahl.
- Training und Validierung: Cross-Validation, Hyperparameter-Tuning.
- Bewertung der Modellleistung: Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score.
- Modelltraining und -validierung
- Integration und Anwendung von Random Forest-Modellen
- Vorhersagen und Analyse
- Anwendung des Modells auf neue Daten: Vorhersagen und Interpretation der Ergebnisse.
- Feature-Importance-Analyse: Bewertung der Bedeutung einzelner Merkmale.
- Modell-Optimierung: Verbesserung der Modellleistung durch weitere Anpassungen.
- Vorhersagen und Analyse
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Machine Learning
- KI-gestützte Optimierung und Automatisierung
- Nutzung von AI zur Modelloptimierung: Automatisierte 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 im ML-Workflow.
- KI-gestützte Optimierung und Automatisierung
- Fehlersuche und Modellverbesserung
- Überwachung und Analyse von Modellleistung
- Nutzung von Monitoring-Tools: Überwachung der Modellperformance im Produktionsumfeld.
- Protokollierung und Fehlersuche: Methoden zur Fehleranalyse und -behebung.
- A/B-Tests und Optimierung: Durchführung von Tests, Analyse der Ergebnisse, kontinuierliche Verbesserung.
- Überwachung und Analyse von Modellleistung
- Praxisübung 2: Erstellung und Optimierung eines Random Forest-Modells
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Erstellung und Optimierung eines Random Forest-Modells.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer erstellen ein Random Forest-Modell, optimieren es und analysieren die Ergebnisse.
- Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Techniken zur Modelloptimierung.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
- Durchführung: Erstellung und Training des Modells, Hyperparameter-Tuning, Analyse der Ergebnisse.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: Python, Scikit-Learn, Jupyter Notebook oder IDE, Matplotlib.
- 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 Random Forest-Modells.
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 | |
|---|---|---|---|
| 15.10.-17.10.2024 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 16.12.-18.12.2024 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 17.02.-19.02.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 22.04.-24.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 23.06.-25.06.2025 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
- 15. Okt. - 17. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 16. Dez. - 18. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 17. Feb. - 19. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Apr. - 24. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 23. Jun. - 25. Jun. ✓ 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.
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.