Data Science und Machine Learning mit MATLAB

Ziele

In dieser 4-tägigen Schulung "Data Science und Machine Learning mit MATLAB" erhalten Sie umfassende Kenntnisse in Data Science, Machine Learning und Deep Learning mit MATLAB. Sie lernen, wie man Daten vorbereitet, Merkmale extrahiert und Modelle für Klassifikation und Clustering erstellt und evaluiert. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau und der Optimierung von Deep-Learning-Modellen, einschließlich der Anwendung von Transfer Learning für vortrainierte Netzwerke. Zudem erfahren Sie, wie Sie Reinforcement Learning-Techniken anwenden, um Agenten zu trainieren und zu optimieren. Praktische Übungen ermöglichen es Ihnen, das Erlernte direkt auf reale Datensätze und Szenarien anzuwenden. Am Ende der Schulung sind Sie in der Lage, leistungsstarke datengetriebene Modelle zu entwickeln und in industriellen Anwendungen effektiv einzusetzen.

Zielgruppe

Data Scientists, KI-Interessenten, Automatisierungsingenieure

Voraussetzungen

• Grundlagenkurs in MATLAB.
• Grundkenntnisse in Statistik und lineare Algebra werden empfohlen.

Agenda

Einführung in Data Science mit der Statistics and Machine Learning Toolbox

Datenvorverarbeitung und Feature Engineering

• Umgang mit fehlenden Daten
• Normalisierung und Standardisierung
• Erstellung von Merkmalen für Modelltraining

Überwachtes und unüberwachtes Lernen

• Klassifikation: Konzepte und Algorithmen
• Clustering: Einführung in gängige Methoden

Evaluierung von Machine-Learning-Modellen

• Kreuzvalidierung und ROC-Kurven
• Metriken zur Modellbewertung (z.B. Präzision, Recall, F1-Score)

Praktische Übungen

• Klassifikation: Modell zur Kundensegmentvorhersage
• Clustering: Anwendung auf reale Datensätze (z.B. Breast Cancer Data)

Einführung in Deep Learning mit der Deep Learning Toolbox

Aufbau neuronaler Netze

• Fully Connected Networks (FCNs)
• Convolutional Neural Networks (CNNs) und ihre Anwendung
• Recurrent Neural Networks (RNNs) für Zeitreihendaten

Transfer Learning

• Einsatz vortrainierter Modelle (z.B. ResNet, AlexNet)
• Anpassung von Modellen an spezifische Aufgaben

Optimierung und Hyperparameter-Tuning

• Techniken zur Verbesserung der Modellleistung
• Hyperparameter-Optimierung in Deep Learning-Modellen

Praktische Übungen

• Bildklassifikation mit CNN (z.B. Objekterkennung)
• Anpassung eines vortrainierten Modells mit Transfer Learning

Reinforcement Learning mit der Reinforcement Learning Toolbox

Grundlagen des Reinforcement Learning (RL)

• Agent, Environment und Rewards im RL
• Einführung in Q-Learning und Policy-Gradient-Methoden

Training eines RL-Agenten

• Implementierung von RL-Agenten in Simulationsumgebungen
• Optimierung von Belohnungsfunktionen

Praktische Übungen

• Entwicklung eines RL-Agenten für ein Spiel (z.B. Cart-Pole-Balancing)
• Evaluierung und Verbesserung des RL-Agenten

Zusammenfassung und Integration

Kombination der verschiedenen Ansätze

• Erstellung einer Workflow-Pipeline aus Klassifikation, Clustering und Deep Learning
• Integration von Reinforcement Learning in bestehende Systeme

Arbeiten mit großen Datensätzen

• Optimierung der Modelle für Performance und Skalierbarkeit

Praktische Tipps zur Anwendung in der Industrie

• Beste Praktiken bei der Implementierung von Machine-Learning-Modellen
• Fallstudien aus der Praxis

Übung

• Implementierung eines hybriden, datengetriebenen Modells zur Problemlösung