Dank dieses Universitätskurses, der auf Relearning basiert, werden Sie die innovativsten Techniken des maschinellen Lernens und des Data Mining nutzen, um reale Probleme zu lösen"

Maschinelles Lernen und Data Mining sind zwei ständig wachsende Bereiche, bei denen eine große Nachfrage in verschiedenen Branchen besteht. In der Wissenschaft werden häufig Forschungsarbeiten durchgeführt, die zu neuen Techniken oder Werkzeugen für die Optimierung intelligenter Algorithmen führen. Dies ermöglicht Fortschritte in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, wo diese Mechanismen für die Interpretation medizinischer Bilder, die frühzeitige Erkennung von Krankheiten und die Personalisierung von therapeutischen Behandlungen genutzt werden. In diesem Sinne müssen Fachleute für künstliche Intelligenz ihr Wissen ständig erweitern, um ihren Kunden die besten Dienstleistungen anbieten zu können. Zudem müssen sie praktische Fähigkeiten für die korrekte Verarbeitung von Daten und die Bewertung von Modellen erwerben.  

In diesem Zusammenhang führt TECH einen Universitätskurs in Maschinelles Lernen und Data Mining für Fachleute ein, die ihren beruflichen Horizont erweitern möchten. Der Lehrplan, der von Experten auf diesen Gebieten entwickelt wurde, wird sich mit Themen befassen, die von Wissensentdeckungsprozessen bis zur Datenvorverarbeitung reichen. Dadurch werden die Studenten mit fortgeschrittenen Methoden zur Klassifizierung von Informationsinstanzen auf der Grundlage spezifischer Attribute ausgestattet. Im Rahmen des Lehrplans wird auch die Funktionsweise neuronaler Netze untersucht, da diese für die Ausführung von Algorithmen zur Durchführung bestimmter Aufgaben auf der Grundlage von Daten von großer Bedeutung sind. Andererseits werden sich die didaktischen Inhalte auf die Verarbeitung natürlicher Sprache konzentrieren, so dass die Studenten von der deskriptiven Analyse und der Korpusbildung profitieren können.  

Dieser Hochschulabschluss vermittelt den Studenten solide Fähigkeiten, damit sie diese sofort in ihrer täglichen Praxis anwenden und die Herausforderungen, die sich ihnen bei ihrer Arbeit stellen, bewältigen können. All dies dank der Unterstützung durch einen erstklassigen Lehrkörper sowie der revolutionären TECH-Methode: Relearning. Dieses Lernsystem basiert auf der Wiederholung von Schlüsselkonzepten, um sicherzustellen, dass die Lernenden das Wissen auf optimale, progressive und natürliche Weise behalten. 

Sie werden Backpropagationsalgorithmen in 150 Stunden bester digitaler Lehre aufbauen"

Dieser Universitätskurs in Maschinelles Lernen und Data Mining enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Entwicklung von 100 simulierten Szenarien, die von Experten für maschinelles Lernen und Data Mining vorgestellt werden
• Seine grafischen, schematischen und äußerst praxisnahen Inhalte sind darauf ausgerichtet, wissenschaftliche und praktische Informationen über maschinelles Lernen und Data Mining zu vermitteln. 
• Neuigkeiten über die aktuellen Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen und Data Mining 
• Mit praktischen Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern 
• Interaktives Lernsystem auf der Grundlage der Fallmethode und ihrer Anwendung in der Praxis 
• Ergänzt wird dies durch theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Verfügbarkeit der Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit einer Internetverbindung

Sie werden sich eingehend mit Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen befassen, um das Verhalten von konstanten Variablen in Abhängigkeit von anderen erklärenden Variablen vorherzusagen"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Sie werden Ihre täglichen Arbeitsabläufe mit den innovativsten Techniken der Wissensfindung bereichern"

Sie werden Ihre Ziele mit Hilfe der TECH-Lehrmittel, einschließlich interaktiver Zusammenfassungen und Fachlektüre, erreichen"

Dieser Universitätskurs in Maschinelles Lernen und Data Mining vermittelt den Studenten eine solide Fortbildung in diesen Bereichen der Datenwissenschaft, die im heutigen Informationszeitalter unerlässlich sind. Der Lehrplan wird sich mit der Untersuchung und Vorverarbeitung von Daten befassen, damit die Studenten effiziente Vorhersagemodelle erstellen können. Darüber hinaus werden die akademischen Werkzeuge den Studenten den neuesten Stand der Technik in der Klassifizierungsbewertung vermitteln, um die Leistung der Modelle zu messen und mögliche Probleme zu diagnostizieren. Die Fortbildung befasst sich auch mit der Clustering-Strategie, um ein Gruppierung von unmarkierten Objekten zu erreichen. 

Der Universitätsabschluss enthält Fallstudien, die Ihre Kompetenzen in der Datenanalyse und -vorverarbeitung verbessern" 

Modul 1. Maschinelles Lernen und Data Mining

1.1. Einführung in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 

1.1.1. Schlüsselkonzepte von Prozessen der Wissensentdeckung 
1.1.2. Historische Perspektive der Wissensentdeckungsprozesse 
1.1.3. Phasen des Wissensentdeckungsprozesses 
1.1.4. Techniken, die bei der Wissensentdeckung eingesetzt werden 
1.1.5. Merkmale guter Modelle für maschinelles Lernen 
1.1.6. Arten von Informationen zum maschinellen Lernen 
1.1.7. Grundlegende Lernkonzepte 
1.1.8. Grundlegende Konzepte des unüberwachten Lernens 

1.2. Datenexploration und -vorverarbeitung 

1.2.1. Datenverarbeitung 
1.2.2. Datenverarbeitung im Datenanalysefluss 
1.2.3. Datentypen 
1.2.4. Datenumwandlung 
1.2.5. Anzeige und Untersuchung von kontinuierlichen Variablen 
1.2.6. Anzeige und Erkundung kategorialer Variablen 
1.2.7. Korrelationsmaßnahmen 
1.2.8. Die häufigsten grafischen Darstellungen 
1.2.9. Einführung in die multivariate Analyse und Dimensionsreduktion 

1.3. Entscheidungsbaum 

1.3.1. ID3-Algorithmus 
1.3.2. C4.5-Algorithmus
1.3.3. Übertraining und Beschneidung 
1.3.4. Analyse der Ergebnisse 

1.4. Bewertung von Klassifikatoren 

1.4.1. Konfusionsmatrizen 
1.4.2. Numerische Bewertungsmatrizen 
1.4.3. Kappa-Statistik 
1.4.4. Die ROC-Kurve 

1.5. Klassifizierungsregeln 

1.5.1. Maßnahmen zur Bewertung von Regeln 
1.5.2. Einführung in die grafische Darstellung 
1.5.3. Sequentieller Überlagerungsalgorithmus 

1.6. Neuronale Netze 

1.6.1. Grundlegende Konzepte 
1.6.2. Einfache neuronale Netze 
1.6.3. Rückverfolgungsalgorithmus 
1.6.4. Einführung in rekurrente neuronale Netze 

1.7. Bayessche Methoden 

1.7.1. Grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeit 
1.7.2. Bayes-Theorem 
1.7.3. Naive Bayes 
1.7.4. Einführung in Bayessche Netzwerke 

1.8. Regressions- und kontinuierliche Antwortmodelle 

1.8.1. Einfache lineare Regression 
1.8.2. Multiple lineare Regression 
1.8.3. Logistische Regression 
1.8.4. Regressionsbäume 
1.8.5. Einführung in Support Vector Machines (SVM) 
1.8.6. Maße für die Anpassungsgüte 

1.9. Clustering 

1.9.1. Grundlegende Konzepte 
1.9.2. Hierarchisches Clustering 
1.9.3. Probabilistische Methoden 
1.9.4. EM-Algorithmus 
1.9.5. B-Würfel-Methode 
1.9.6. Implizite Methoden 

1.10. Text Mining und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) 

1.10.1. Grundlegende Konzepte 
1.10.2. Erstellung eines Korpus 
1.10.3. Deskriptive Analyse 
1.10.4. Einführung in die Stimmungsanalyse 

Sie verfügen über eine Bibliothek mit Multimedia-Ressourcen, auf die Sie 7 Tage die Woche und 24 Stunden am Tag zugreifen können"