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Schulung Machine Learning mit Random Forest: Effiziente Modellierung und Analyse

Praxisorientierte Übungen zur Modellerstellung

3 Tage / S4419
Neues Seminar

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

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

Individualschulung

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Beschreibung

Random Forest ist ein vielseitiger und leistungsfähiger Machine-Learning-Algorithmus, der sich für eine Vielzahl von Anwendungen eignet. Durch die Kombination vieler Entscheidungsbäume verbessert er die Vorhersagegenauigkeit und reduziert das Risiko von Overfitting.
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
  • 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.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
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.

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


Präsenz-Schulung

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

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.
  • 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.
  • 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).
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

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 Machine Learning mit Random Forest: Effiziente Modellierung und Analyse

TerminOrtPreis
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
  • 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

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

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
  • 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
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.

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