Explorers Series

Unearth the possibilities in your data

On-Demand Webinar

Vorhersagemodelle: Vom naiven Bayes zum Deep Learning

Meintrup, David

Sprache: Englisch

Empirische Datenmodellierung ist eine wichtige Anwendung für den Erfolg im modernen, industriellen Wettbewerb. Geschäftskritisch für den Erfolg in der modernen, hoch kompetitiven Geschäftswelt. Alle Arten von technischen Herausforderungen lassen sich nun durch Nutzung der im Routinebetrieb gewonnenen Daten überwinden (und sogar vorwegnehmen).

In diesem Video geht es vor allem um das Erstellen von Vorhersagen mittels Klassifikations- und Deep Learning-Methoden.

Bei „Klassifikationen“ geht es um die Zuordnung von Objekten und Klassen anhand der durchgeführten Messungen. Sind die Klassen vorher bekannt, spricht man von „überwachtem Lernen“, andernfalls von „unüberwachtem Lernen“.

„Deep Learning“ ist ein Zweig des maschinellen Lernens und hat zahlreiche erfolgreiche Anwendungen ermöglicht, von der Bildklassifikation bis zum autonomen Fahren. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, die selbstständig lernen und besser werden können.

Es werden u. a. folgende Themen besprochen:
• Methoden des unüberwachten Lernens
• Regressionsmethoden (überwachtes Lernen mit laufender Rückmeldung)
• Neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Methoden
• Die Bausteine einer Deep Learning-Umgebung
• Beispielsanwendungen des Deep Learning, die das Aufrufen von R-Code in JMP demonstrieren

 

Sehen Sie sich jetzt dieses kostenlose Video an.

*
*
*
 
*
*
*
  Ich möchte JMP Newswire, den monatlichen Newsletter für JMP Anwender, abonnieren.
  Ja, ich möchte gelegentlich E-mails zu JMP Produkten und Veranstaltungen erhalten.

Mit dem Absenden dieses Formulars akzeptieren Sie die Nutzungsbedinungen von SAS Institute GmbH für das vorliegende Informationsangebot. Ihre Daten werden selbstverständlich vertraulich gemäß der SAS Privacy Policy gehandhabt.

 
 

Back to Top