Maschinelles Lernen mit R

Künstliche Intelligenz

Die Teilnehmer lernen die wichtigsten Begriffe aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) kennen und erfahren, wie sie die R-Bibliotheken beim maschinellen Lernen anwenden können.

Studiebelasting 3 dagen
Niederländisch
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Einführung in das maschinelle Lernen

In der heutigen Welt ist maschinelles Lernen (ML) zu einer unverzichtbaren Technologie geworden, die unser Leben auf vielfältige Weise beeinflusst – von Empfehlungssystemen bei Netflix bis hin zu selbstfahrenden Autos. Es ist ein faszinierender Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI), der Computern die Möglichkeit gibt, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Bei Geo-ICT konzentrieren wir uns auf die leistungsstarke Kombination von maschinellem Lernen mit der Programmiersprache R, einer Sprache, die für ihre statistische Leistungsfähigkeit und Flexibilität bei der Datenanalyse bekannt ist.

R bietet eine umfassende Umgebung für maschinelles Lernen, von der Datenvorverarbeitung bis zur Implementierung komplexer Algorithmen. Dank seiner Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten und fortgeschrittene statistische Analysen durchzuführen, ist R die ideale Sprache für alle, die sich für Geoinformationen und Geodaten interessieren. Dieser Kurs führt Sie durch die Grundlagen des maschinellen Lernens, von der Theorie hinter dem überwachten und unüberwachten Lernen bis hin zu praktischen Anwendungen, die es Ihnen ermöglichen, Vorhersagemodelle zu erstellen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Ganz gleich, ob Sie Klassifikations-, Regressions-, Clustering- oder Techniken zur Dimensionsreduktion beherrschen möchten – dieser Kurs bietet Ihnen eine fundierte Grundlage. Sie lernen nicht nur, wie Sie die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens in R implementieren, sondern erhalten auch Einblicke in die Auswahl des richtigen Modells, die Abstimmung von Hyperparametern und die Bewertung der Modellleistung. All dies wird im Kontext von Geoinformationen angewendet, sodass du lernst, wie du fortgeschrittene Analysen an georäumlichen Daten durchführst.

Durch die Teilnahme an unserem Kurs „Maschinelles Lernen mit R“ machen Sie einen wichtigen Schritt zum Verständnis und zur Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens und öffnen sich die Tür zu unzähligen Möglichkeiten in der spannenden Welt der Datenanalyse und Geodaten.

Für diesen Kurs sind Vorkenntnisse in der Programmierung mit R erforderlich. Bevorzugen Sie Python? Schauen Sie sich den Kurs „Maschinelles Lernen mit Python“ an.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein faszinierender Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, auf der Grundlage von Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern, ohne für jede Aufgabe explizit programmiert worden zu sein. Es ist, als würde man einem Kind das Fahrradfahren beibringen: Am Anfang gibt es viel Hinfallen und Aufstehen, aber nach und nach lernt das Kind, das Gleichgewicht zu halten und zu lenken – basierend auf seinen Erfahrungen. So funktioniert auch Machine Learning: Es nutzt Daten und Algorithmen, um Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingriff zu treffen.

Ein zentraler Aspekt des maschinellen Lernens ist die Fähigkeit, mithilfe von Daten Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Dies kann von der Vorhersage des Marktwerts von Immobilien bis hin zur Identifizierung von E-Mails reichen, die als Spam eingestuft werden sollten. Das Schöne am maschinellen Lernen liegt in seiner Vielseitigkeit; es wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, von der Medizin bis zur Finanzwirtschaft, und ja, auch in der Welt der Geoinformationen und Geodaten.

In diesem Kurs konzentrieren wir uns speziell auf die Verwendung von R für maschinelles Lernen. R ist nicht nur eine Programmiersprache, sondern auch eine Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, die sich besonders gut für die Datenanalyse eignet. Mit R können Sie komplexe Datenanalyseaufgaben durchführen, Muster in Daten erkennen und Vorhersagemodelle entwickeln, die Ihnen helfen, fundierte Entscheidungen in der Welt der Geoinformation zu treffen.

Der Kurs „Maschinelles Lernen mit R“, den wir bei Geo-ICT anbieten, befasst sich eingehend sowohl mit der Theorie als auch mit der Praxis des maschinellen Lernens, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Anwendungen im Bereich der Geoinformation liegt. Ob es nun um die Analyse von Satellitenbildern zur Überwachung des Klimawandels geht oder um die Entwicklung intelligenter Stadtplanungssysteme mit Geodaten – maschinelles Lernen bietet die Werkzeuge und Techniken, um aus komplexen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

In diesem Kurs lernst du nicht nur die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, sondern entdeckst auch, wie du diese leistungsstarke Technologie mit R einsetzen kannst, um anspruchsvolle Probleme in der Welt der Geoinformation zu lösen. Wir sorgen dafür, dass du das Wissen und die Fähigkeiten erwirbst, die erforderlich sind, um dich zu einem kompetenten Datenanalysten zu machen, der bereit ist, sich den Herausforderungen der modernen Welt zu stellen.

Grundlagen des maschinellen Lernens mit R

Wenn du mit dem Kurs „Maschinelles Lernen mit R“ bei Geo-ICT beginnst, tauchst du nicht nur in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens ein, sondern lernst auch, wie du diese leistungsstarken Techniken mit der Programmiersprache R anwenden kannst. R ist ein unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler auf der ganzen Welt und bekannt für seine statistische Leistungsfähigkeit und Flexibilität bei der Datenanalyse. Hier sind einige Grundlagen, die du lernen wirst:

  • R-Datentypen und Datenrahmen: Verstehen Sie die verschiedenen Datentypen in R und lernen Sie, wie Sie effektiv mit Datenrahmen arbeiten – dem Rückgrat der Datenanalyse in R.
  • R-Bibliotheken: Lernen Sie wichtige Bibliotheken kennen, wie z. B. tidyverse für die Datenbearbeitung, ggplot2 für fortgeschrittene Visualisierungen sowie caret für maschinelles Lernen. Diese Tools werden Ihr Kompetenzspektrum erheblich erweitern.

Über diese Grundlagen hinaus wird der Kurs auch tiefer auf spezifische Aspekte des maschinellen Lernens eingehen:

  • Statistische Funktionen in R: Lernen Sie, wie Sie statistische Tests durchführen, Daten zusammenfassen und Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen gewinnen.
  • Algorithmen des maschinellen Lernens: Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit einer Reihe von Algorithmen, von der einfachen linearen Regression bis hin zu komplexen neuronalen Netzen, und lernen Sie, wann und wie diese anzuwenden sind.

Der Kurs bietet zudem praktische Anwendungen und Übungen, um Ihre Fähigkeiten zu vertiefen:

  • Klassifizierung und Regression: Entdecken Sie, wie Sie Vorhersagemodelle erstellen, die Daten klassifizieren oder kontinuierliche Ergebnisse vorhersagen können.
  • Clustering und Dimensionsreduktion: Lernen Sie Techniken kennen, um Datensätze zu vereinfachen und verborgene Muster zu entdecken.

Das Ziel dieses Kurses ist es nicht nur, Sie mit Konzepten des maschinellen Lernens und der Programmiersprache R vertraut zu machen, sondern Sie auch in die Lage zu versetzen, dieses Wissen in der Praxis anzuwenden. Sie lernen, wie Sie Daten analysieren, Muster erkennen und Vorhersagemodelle erstellen, die in einer Vielzahl von Anwendungen im Bereich Geoinformation und Geodaten eingesetzt werden können.

Was lernst du im Kurs „Maschinelles Lernen mit R“?

Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen

Im Kurs „Machine Learning mit R“ bei Geo-ICT tauchen wir tief in die beiden Haupttypen des maschinellen Lernens ein: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Diese beiden Ansätze bilden den Kern dessen, wie Maschinen aus Daten lernen, wobei jeder seine eigenen Anwendungen und Techniken hat. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Unterschiede und wie diese in unserem Kurs behandelt werden:

  • Überwachtes Lernen (Supervised Learning):
    • Beim überwachten Lernen wird das Modell anhand eines beschrifteten Datensatzes trainiert, was bedeutet, dass jedes Beispiel im Datensatz mit einer Beschriftung oder einem Ergebnis verknüpft ist. Das Ziel des Modells ist es, aus diesen Beispielen zu lernen und Vorhersagen für neue, bisher unbekannte Daten zu treffen.
    • Anwendungen: Überwachtes Lernen eignet sich ideal für Vorhersagemodelle, wie beispielsweise die Vorhersage von Immobilienpreisen anhand ihrer Merkmale oder die Klassifizierung von E-Mails als Spam oder Nicht-Spam.
    • Techniken: Sie lernen den Umgang mit gängigen Algorithmen wie linearer Regression, logistischer Regression und Entscheidungsbäumen.
  • Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning):
    • Im Gegensatz zum überwachten Lernen wird das unüberwachte Lernen auf Datensätze ohne Labels angewendet. Hier versucht das Modell, ohne vorherige Anweisungen Muster oder Strukturen in den Daten zu finden.
    • Anwendungen: Unüberwachtes Lernen eignet sich hervorragend für die Clusteranalyse, beispielsweise zur Segmentierung von Kunden anhand ihres Kaufverhaltens oder zur Erkennung von Gruppen in genetischen Daten.
    • Techniken: Im Kurs befassen wir uns mit Techniken wie K-Means-Clustering, hierarchischem Clustering und der Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Das Verständnis dieser beiden Ansätze des maschinellen Lernens ist für jeden Datenwissenschaftler von entscheidender Bedeutung. Sie bilden die Grundlage, auf der Sie komplexe Probleme lösen können. In unserem Kurs stellen wir sicher, dass Sie nicht nur die Theorie hinter diesen Lernmethoden verstehen, sondern auch, wie Sie diese praktisch mit R anwenden können. Dazu gehören praktischeÜbungen, bei denen Sie echte Datensätze analysieren – von Geodaten bis hin zu Social-Media-Daten –, wodurch Sie lernen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Praktische Fähigkeiten mit R

Ein wesentlicher Bestandteil des Kurses „Maschinelles Lernen mit R“ bei Geo-ICT ist die Entwicklung praktischer Fähigkeiten, die du direkt in deiner Arbeit oder deinem Studium anwenden kannst. R ist nicht nur ein leistungsstarkes Werkzeug für die statistische Analyse, sondern auch eine unverzichtbare Kompetenz für Datenwissenschaftler, die sich mit Geoinformationen und Geodaten beschäftigen. In diesem Kurs erwirbst du ein breites Spektrum an Fähigkeiten, darunter:

  • Datenvorverarbeitung: Lernen Sie, wie Sie Datensätze für die Analyse bereinigen, vorbereiten und bearbeiten. Dazu gehören der Umgang mit fehlenden Werten, die Normalisierung von Daten und die Transformation von Variablen.
  • Visualisierung: Lernen Sie die leistungsstarken Visualisierungstools von R wie ggplot2 kennen, um aufschlussreiche und aussagekräftige Diagramme und Karten zu erstellen, die komplexe Daten verständlich machen.
  • Modellentwicklung: Lernen Sie, wie Sie verschiedene Machine-Learning-Modelle in R erstellen und optimieren – von einfachen linearen Modellen bis hin zu komplexeren Algorithmen.

Neben diesen technischen Fähigkeiten lernen Sie außerdem:

  • Kritisches Denken: Entwickeln Sie die Fähigkeit, Daten kritisch zu betrachten, Hypothesen zu überprüfen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
  • Problemlösung: Erhalten Sie Einblicke, wie Sie maschinelles Lernen zur Lösung realer Probleme einsetzen können, insbesondere im Bereich der Geoinformation.

Durch die Teilnahme an diesem Kurs erweitern Sie nicht nur Ihr Wissen über maschinelles Lernen und R, sondern entwickeln auch praktische Fähigkeiten, die auf dem modernen Arbeitsmarkt unverzichtbar sind. Ganz gleich, ob du Analysen für Umweltstudien durchführen, die Stadtplanung mithilfe von Geodaten verbessern oder neue Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen möchtest – die Fähigkeiten, die du hier erlernst, werden dir helfen, etwas zu bewirken.

Wir sorgen dafür, dass jede Lektion spannend und leicht verständlich ist, mit vielen praktischen Übungen und Projekten, in denen du dein Wissen in die Praxis umsetzen kannst. Du wirst von Experten aus der Praxis begleitet, die ihre Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Praxis weitergeben, sodass du von den Besten lernst. Mit diesen praktischen Fähigkeiten in R bist du bestens gerüstet, um die Herausforderungen im Bereich Geoinformation und Geodaten zu meistern und deine Karriere auf ein neues Niveau zu heben.

Warum sollten Sie sich für unseren Kurs „Machine Learning mit R“ entscheiden?

Die Wahl des richtigen Kurses ist ein wichtiger Schritt auf deinem Lernweg. Bei Geo-ICT bieten wir einen Kurs „Machine Learning mit R“ an, der sich durch eine einzigartige Kombination aus Tiefe, Praxisnähe und Zugänglichkeit auszeichnet. Hier sind einige Gründe, warum unser Kurs die perfekte Wahl für alle ist, die sich für Machine Learning und Geoinformation interessieren:

  • Kompetente Dozenten: Unsere Dozenten sind nicht nur Experten auf ihrem Gebiet, sondern verfügen auch über langjährige Erfahrung in der praktischen Anwendung von Machine-Learning-Techniken. Sie geben ihr Wissen und ihre Erkenntnisse gerne weiter, um Ihnen zu helfen, die Materie wirklich zu verstehen und anzuwenden.
  • Praxisorientierter Ansatz: Wir glauben fest an das Lernen durch praktisches Tun. Deshalb ist unser Kurs mit einem Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen konzipiert, sodass du praktische Erfahrungen mit echten Datensätzen und Projekten sammelst, die für die Welt der Geoinformation und Geodaten relevant sind.
  • Zugänglich und flexibel: Unser Kurs ist so konzipiert, dass er sowohl für Anfänger zugänglich als auch für fortgeschrittene Teilnehmer anspruchsvoll ist. Wir bieten flexible Lernpfade, die an Ihre individuellen Lernbedürfnisse und Ihr Lerntempo angepasst werden können.
  • Aktuelle und relevante Inhalte: Der Kurs wird ständig aktualisiert, um die neuesten Entwicklungen und Techniken im Bereich des maschinellen Lernens und in R widerzuspiegeln. So stellst du sicher, dass du lernst, was derzeit in der Branche relevant und anwendbar ist.
  • Netzwerkmöglichkeiten: Mit der Anmeldung zu unserem Kurs wirst du Teil einer Gemeinschaft von Gleichgesinnten. Dies bietet hervorragende Möglichkeiten zum Netzwerken, zum Erfahrungsaustausch und zur gemeinsamen Arbeit an Projekten.

Mit der Entscheidung für unseren Kurs investieren Sie nicht nur in Ihre Weiterbildung, sondern auch in Ihre Zukunft. Die Fähigkeiten, die Sie erwerben, sind in einer Vielzahl von Branchen äußerst wertvoll, insbesondere in Bereichen, in denen Geoinformationen und Geodaten eine große Rolle spielen. Ganz gleich, ob du deine Karriere vorantreiben, neue Chancen entdecken oder einfach nur dein Wissen erweitern möchtest – unser Kurs „Machine Learning mit R“ bietet dir alles, was du brauchst, um erfolgreich zu sein.

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Inschrijven

€1695,-
  • Studiebelasting: 3 Unterrichtstag(e) von 9.00 bis 16.00 Uhr.
  • Locatie: Apeldoorn oder online. Ein Termin vor Ort ist möglich; fordern Sie in diesem Fall bitte ein Angebot an.
  • Data: Es gibt mehrere Starttermine; weitere Informationen finden Sie auf der Anmeldeseite.
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Tagesablauf

Tag 1

  • Kurze Wiederholung: Programmieren mit R
  • Die R-Datentypen und Data Frames
  • Statistische Funktionen in R
  • R-Datendateien
  • R-Pakete
  • R-Algorithmen

Anschließend beschäftigen wir uns mit maschinellem Lernen.

  • Was ist maschinelles Lernen?
  • Modelle aus Daten erstellen
  • Modellbasiertes Lernen
  • Einstellbare Parameter
  • Überwachtes Lernen
  • Diskrete Labels
  • Kontinuierliche Labels
  • Klassifizierung und Regression
  • Unüberwachtes Lernen
  • Clustering und Dimensionsreduktion

Tag 2

  • Modell prüfen
  • Verwendung der Zusammenfassung
  • Verwendung von Koeffizienten
  • Korrelationskoeffizient R
  • R-Quadrat
  • F-Test
  • Modell grafisch überprüfen
  • Residuen prüfen
  • Polynomregression
  • Gaußsche Basisfunktionen
  • Überanpassung
  • Mit linearer Regression vergleichen
  • Mit Grafiken erkunden
  • Logistische Funktion
  • Modell überprüfen
  • Verwendung der Zusammenfassung
  • Verwendung von Koeffizienten
  • Wahrscheinlichkeiten berechnen
  • Vorhersagen erstellen
  • Verwechslungsmatrix
  • Genauigkeit
  • Präzision und Recall
  • ROC-Kurve
  • Funktionales R
  • Lösungsiteration
  • purr-Paket
  • Bibliothek „tidyverse“
  • map-Funktionen
  • Parameter von map
  • .x als Platzhalter
  • map_lgl-Funktion
  • map_int und map_char
  • map2-Funktion
  • Weitere Iterationsfunktionen
  • Kombinieren von purr mit dyplr
  • walk-Funktion

Tag 3

  • MSpark-Sitzung
  • Daten in Spark kopieren
  • Datei einrichten
  • Daten laden
  • Spark SQL
  • Daten speichern
  • Verwendung von dplyr
  • showquery()
  • Spark DataFrame-Funktionen
  • sdf_pivot()
  • Feature-Transformatoren
  • Verteiltes R
  • Webanwendungen
  • Shiny-Architektur
  • Shiny-Server
  • Benutzeroberfläche und Server
  • Eingabeobjekt
  • Ausgabeobjekt
  • Reaktivität
  • Render-Optionen
  • Shiny-Funktionen
  • Shiny-Layout und Dashboard
  • Shiny-Leistung
  • Ensemble-Lernverfahren
  • Erstellen von Entscheidungsbäumen
  • DecisionTreeClassifier
  • Überanpassung von Entscheidungsbäumen
  • Ensembles von Schätzern
  • Zufallswälder
  • Parallele Schätzer
  • Bagging-Klassifikator
  • Random-Forest-Regression
  • RandomForestRegressor
  • Nichtparametrisches Modell
Studiebelasting 3 dagen
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Lernziele

  • Lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen und erfahren Sie, wie Sie diese mithilfe von R umsetzen können.
  • Entwickeln Sie Fähigkeiten zur Vorverarbeitung und Analyse von Datensätzen, um Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren.
  • Verstehen und wenden Sie verschiedene überwachte und unüberwachte Algorithmen des maschinellen Lernens mit R an.
  • Erwerben Sie Kenntnisse über die Bewertung und Optimierung von Modellen des maschinellen Lernens, um deren Leistung zu verbessern.
  • Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit der Verwendung von R zur Visualisierung von Ergebnissen und Erkenntnissen aus dem maschinellen Lernen.
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