Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Machine Learning in Bedrijfsvoering
- Machine learning als kerncomponent van Kunstmatige Intelligentie
- Soorten machine learning: supervised, unsupervised, reinforcement, semi-supervised
- Gängste ML-algoritmen die worden gebruikt in bedrijfsapplicaties
- Uitdagingen, risico's en mogelijke toepassingen van ML in AI
- Overfitting en de bias-variatie tradeoff
Machine Learning Technieken en Werkstroom
- De Machine Learning-lifecycle: probleem tot implementatie
- Classificatie, regressie, clustering, anomaliedetectie
- Wanneer supervised versus unsupervised learning te gebruiken is
- Begrip van reinforcement learning in bedrijfsautomatisering
- Overwegingen bij ML-geleide besluitvorming
Data Preprocessing en Feature Engineering
- Data voorbereiding: laden, reinigen, transformeren
- Feature engineering: coderen, transformeren, creëren
- Feature scaling: normalisatie, standaardisering
- Dimensionaliteitsreductie: PCA, variabele selectie
- Exploratieve data-analyse en bedrijfsdata visualisatie
Case Studies in Bedrijfsapplicaties
- Geavanceerde feature engineering voor verbeterde voorspellingen met lineaire regressie
- Tijdreeksanalyse en verkoopprognose per maand: seizoenscorrectie, regressie, exponentiële gladstrijking, ARIMA, neurale netwerken
- Segmentatie-analyse met clustering en self-organizing maps
- Market basket analysis en associatierule mining voor retail inzichten
- Klantdefect classificatie met logistische regressie, beslissingsbomen, XGBoost, SVM
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Basisbegrip van machine learning concepten en terminologie
- Kennis van data-analyse of ervaring met datasets
- Enige blootstelling aan een programmeertaal (bijv. Python) is nuttig, maar niet verplicht
Publiek
- Business analysts en data-professionals
- Neem beslissingen die geïnteresseerd zijn in de adoptie van AI
- IT-professionals die machine learning toepassingen in bedrijfsomgevingen verkennen
14 uren
Getuigenissen (3)
het ML-ecosysteem niet alleen MLFlow, maar ook Optuna, Hyperopt, Docker en Docker Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Cursus - MLflow
Automatisch vertaald
De kwaliteit van de uitleg en het grote aantal behandelde onderwerpen
Hugo SECHIER - Expleo France
Cursus - Kubeflow on AWS
Automatisch vertaald
Ik vond het leuk om deel te nemen aan het Kubeflow-trainingprogramma dat op afstand plaatsvond. Deze training heeft me geholpen mijn kennis van AWS-services, K8s en alle DevOps-hulpmiddelen rondom Kubeflow te consolideren, die de noodzakelijke basis vormen om het onderwerp adequaat aan te pakken. Ik wil Malawski Marcin bedanken voor zijn geduld en professionaliteit bij het geven van training en advies over beste praktijken. Malawski benadert het onderwerp vanuit verschillende invalshoeken, met verschillende implementatietools zoals Ansible, EKS kubectl en Terraform. Nu ben ik absoluut overtuigd dat ik me in het juiste toepassingsgebied bevind.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Cursus - Kubeflow
Automatisch vertaald
