Schulung: Anomaliedetektion
Bei der Arbeit mit besonders großen Datensätzen zeigen sich Auffälligkeiten oft nicht auf den ersten Blick. Die Anomaliedetektion unterstützt Entscheider dabei, auffällige oder sicherheitskritische Situationen zu identifizieren.
Hit Hilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens können Anomalien und Auffälligkeiten automatisch erkannt, in Relation gestellt und interpretiert werden. Das Handwerkszeug hierzu vermittelt dieser Kurs.
Standardschulung Anomaliedetektion
Modul 1
Einführung (0.5 Tage)
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Überblick Anwendungsfelder
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Überblick Statistische und Machine Learning Verfahren
Dauer: 2 Tage
Preis: 1.00 Euro
Ort: München oder Virtuell
Modul 2
Machine Learning Verfahren (1 Tag)
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Supervised Machine Learning Methoden: Feature Engineering, Umgang mit unbalancierten Daten, Umgang mit kategorischen Variablen
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Semi-/Unsupervised Machine Learning Methoden: Autoencoder, GANs
Modul 3
Anomalieerkennung in der Praxis (0.5 Tage)
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Auswahl des geeigneten Ansatzes
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Anomalien verstehen: Root-Cause Analysis
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Anomalien frühzeitig erkennen: Predictive Analytics
Teilnehmerkreis
Der Kurs richtet sich vornehmlich an Data Scientists und Data Engineers,
kann aber auch für Business-Entscheider gestaltet werden.
Voraussetzungen
Praxis-Kenntnisse in Python.
Kursgröße
Der Kurs ist konzipiert für eine Teilnehmerzahl von 7-12 Personen.