Kurser

Populært3 dages kursus

Machine Learning - Sådan kommer du i gang

17. - 19. januar 2022 Taastrup Udsolgt
DKK  15.999
ekskl. moms
Nr. 89012 A
5
Fremragende
5 anmeldelser

Lær at bruge data til at estimere, hvad der vil ske i fremtiden. Vil du gerne vide, hvem der snyder eller misbruger deres beføjelser? Eller hvilke af dine kunder/medlemmer, der har størst risiko for at opsige deres kundeforhold? På dette kursus får du en grundig introduktion til Machine Learning. Du lærer at bringe din organisations data til live og at træffe bedre beslutninger om væsentlige emner i din virksomhed.

Effektiviser dine arbejdsrutiner

Har du en fornemmelse af, dine data kan bruges til mere end bare rapportering af, hvad der er sket? Hvis du allerede har en vis erfaring med data, så kan machine learning (advanced analytics, artificial intelligence, data mining) nok hjælpe dig til at bruge data på en mere aktiv måde.

Deltagerprofil

Kurset er for dig, der ikke før har arbejdet med machine learning, og som gerne vil lære at analysere store mængder af data. Du forventes at have en grundlæggende forståelse for databaser.

Indhold

  • Opstilling af business case
  • Formulering af de rette spørgsmål
  • Datapræparation: Korrelation af inputvariable, dataformater, filtrering af rækker, ”oversampling” af rækker, håndtering af blanke, skalering af variable
  • Algoritmetyper: Regression, binær klassificering, multiklassificering, anomalidetektering og clustering
  • Algoritmevalg og -tuning
  • Validering
  • Validering og idriftsættelse

 

Anmeldelser af Machine Learning - Sådan kommer du i gang

5
 
Fremragende Baseret på 5 anmeldelser
Fremragende
Meget godt
Udmærket
Mindre godt
Ikke godt
Super godt kursus, passende mængde teori og handson. Kanon inspirerende og velfunderet instruktør.
 - Michael Jørgensen Udenrigsministeriet
God underviser, der uden tvivl er rigtig meget inde i tingene - både hvad angår program, algoritmer, matematik, hvilket jeg vægter ekstremt højt. Det er i sig selv en oplevelse at blive undervist af en person, som har så meget at byde på.
 - Jesper Bek Region Midtjylland
Kurset var nøjagtigt hvad det sagde at det var. Godt lavt niveau i starten, med en kurve op så vi nåede at gennemgå mere advancerede ting.
 - Simon Glashoff RSP Systems A/S

Form

Gennem øvelser baseret på problemer fra den virkelige verden prøver du at bearbejde data til at kunne besvare de spørgsmål, du stiller og hvordan det bringes til en form, mest optimal for den valgte algoritme. Du vil prøve at udvikle din egen model, og du vil få praktisk erfaring med forskellige måder at måle, om en model rammer rigtigt.

89012 - Machine Learning - lille model

Aktuelt online kursus

Online kurset "Machine Learning" kunne også være interessant for dig.

23048
Underviser

Christian Vinter

Christian er en erfaren underviser og konsulent med en ph.d. i numerisk astrofysik. Han er leder af et machine learning-team hos et stort, nordisk konsulenthus. Ud over at undervise i alle typer virksomheder og fra folkeskole og gymnasium til universitet i ind- og udland arbejder han med at lave machine learning-løsninger for store og små kunder i Danmark. Christian har også arbejdet for nogle af landets største banker og forsikringsselskaber.

Vælg dato

Taastrup
17. - 19. januar 2022 Udsolgt

Få ny inspiration til din kompetence­udvikling

Unikke tilbud, relevante artikler og nyt om vores kurser og uddannelser.

Indtast venligst et validt navn
Tilmelder nyhedsbrev
Tak for din tilmelding
Teknisk fejl

Der er desværre en systemfejl på nuværende tidspunkt. Du kan alternativt skrive en mail til data@teknologisk.dk

Vil du vide mere?

5 ting du bør vide om Machine Learning

På baggrund af algoritmer kan computeren nu lære at identificere mønstrer i data, for derefter at lave forudsigelser ud fra disse data. Bliv klogere på Machine Learn...

Læs mere
 

Hvad kan Machine Learning? Og hvordan kan du anvende det?

Machine Learning er et felt inden for datalogi, hvor der arbejdes med at gøre computere i stand til at ”lære” og progressivt forbedre deres læring og res...

Læs mere