DataMining Pro - Datenvorverarbeitung, Komplexe Data Mining Prozesse, automatisierte Optimierung

Seminarinformationen

Seminar-Ziel

In dieser Schulung wird die automatische Optimierung von Parametern, die Optimierung der Prozessstruktur selbst, erweiterte Möglichkeiten der gesteuerten Merkmalsauswahl und Merkmalskonstruktion, die Sammlung von Prozessstatistiken, die Steuerung von Ein- und Ausgaben, die Benutzung von Makros, kostensensitives Lernen und andere Meta-Lernverfahren, die Änderungen des Prediction Thresholds für Klassifikationen, Schleifen in Prozessen und andere Meta-Operationen, komplexe Filteroperationen, aber auch datenbezogene Hilfestellungen wie das unmittelbare Arbeiten auf Datenbanken und die hierfür möglichen Operatoren aufgezeigt. Diskussionen und auch der Austausch zwischen den Teilnehmern ist in der Schulung ausdrücklich erwünscht. Diese Schulung hat zum Ziel, durch eine Vielzahl praktischer Übungen die Teilnehmer in die Lage zu versetzen, erworbenen Kenntnisse auf eigene Data Mining Probleme anzuwenden und diese effizienter und erfolgreicher zu lösen.

Teilnehmer Zielgruppe

Administatoren, Analysten, Anwender und Entwickler

Kurs Voraussetzungen

Baics des Data Minings mit RapidMiner. Des weiteren wird die Teilnahme einer einführenden Schulung empfohlen

Seminardauer

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

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  1. Automatisierte Optimierung von Parametern
  2. Automatisierte Optimierung der Prozessstruktur
  3. Process Logging
  4. Erweiterte Möglichkeiten zur gewichtsbasierten Merkmalsauswahl
  5. Feature Construction
  6. Erweiterte Kontrolle über Ein- und Ausgaben
  7. Makro-Definition und -Nutzung
  8. Schleifen 
  9. Weitere Meta-Operationen
  10. Änderung des Prediction-Threshold für binäre Klassifikationsprobleme
  11. Kostensensibles Lernen
  12. Weitere Metalernverfahren
  13. Komplexe Filteroperationen
  14. Unmittelbares Arbeiten auf Datenbanken und dafür zulässige Operatoren

 

Es ist selbstredend, das ausführliche Übungen auf verschiedenen Datensätzen für alle Themenbereiche gemacht werden.

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