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Praxisorientierte Predictive Analytics - Datenbasierte Prognose mit KI und Vorhersagemodelle

Seminardauer: 3 Tage

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 3-tägigen Seminar „Praxisorientierte Predictive Analytics – datenbasierte Prognosen mit KI und Vorhersagemodellen“ erlernen Sie die Grundlagen und Techniken der datenbasierten Vorhersage mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning. Sie werden befähigt, Vorhersagemodelle mit dem leistungsstarken PyTorch-Framework zu entwickeln und diese gezielt in unterschiedlichen Geschäftsszenarien einzusetzen, um bessere unternehmerische Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Data Scientists
  • Analysten
  • Manager
  • Geschäftsführer
  • Fach- und Führungskräfte

Kurs - Voraussetzungen

  • keine

Seminardauer

  • 3 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Grundlagen von Predictive Analytics und Machine Learning

  • Definition und Bedeutung von Predictive Analytics
  • Verschiedene Arten von Vorhersagemodellen und deren Anwendungen
  • Machine Learning-Algorithmen und deren Einsatz in Prognoseaufgaben

Datenaufbereitung und -exploration

  • Datenbeschaffung und -bereinigung
  • Datenerkundungstechniken
  • Feature Engineering: Auswahl und Transformation von Merkmalen

Auswahl und Entwicklung von Vorhersagemodellen mit PyTorch

  • Einführung in das PyTorch-Framework
  • Erstellung von Trainings- und Testdatensätzen
  • Modellentwicklung und -training mit PyTorch
  • Hyperparameter-Optimierung für bessere Modellleistung

Praktische Übungen zur Implementierung von Deep Learning-Modellen

  • Hands-on-Übungen zur Implementierung von Deep Learning-Modellen in PyTorch
  • Trainieren von Modellen anhand von realen Daten
  • Fehleranalyse und Modellverbesserung

Evaluierung und Validierung von Deep Learning-Modellen

  • Metriken zur Bewertung der Modellleistung
  • Cross-Validation und Overfitting-Vermeidung
  • Interpretation von Modellergebnissen

Implementierung von Vorhersagemodellen in PyTorch

  • Bereitstellung von Modellen in produktiven Umgebungen
  • Integration von Vorhersagen in Geschäftsprozesse
  • Automatisierung von Prognosen und Aktualisierung von Modellen

Fallstudien und Anwendungen in verschiedenen Branchen unter Verwendung von Deep Learning-Techniken

  • Anwendungsfallbeispiel in den Bereichen Marketing und Kundenservice
  • Anwendungsfallbeispiel im Bereich Maschinen/Anlagen

Integration von Predictive Analytics und Deep Learning in Geschäftsprozesse

  • Entwicklung einer datengetriebenen Unternehmenskultur
  • Best Practices für die Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und Data Science-Teams
  • Monitoring und Aktualisierung von Vorhersagemodellen im laufenden Betrieb

Abschlussdiskussion und Empfehlungen für die weitere Entwicklung Ihrer Fähigkeiten

  • Networking und Erfahrungsaustausch
  • Ratschläge zur Vertiefung und Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten in Predictive Analytics und Deep Learning

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