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Minitab-Webinar: Merkmalskonstruktion (Feature Engineering): Sieben Techniken zur Modellverbesserung bei prädiktiven Analysen und maschinellem Lernen

Von ungenutzten Datensammlungen zu prädiktiven Modellen, die Einblicke liefern!

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Heutzutage werden prädiktive Analysen und maschinelles Lernen in fast allen Bereichen des täglichen Lebens und von Unternehmen eingesetzt – angefangen bei individuell zugeschnittenen Angeboten beim Online-Shopping über die Wettervorhersage bis hin zur Vorhersage des Energieverbrauchs für die Nutzung von so genannten Smart Grids für intelligente Stromnetze. Aber wieso sind diese Vorschläge und Vorhersagen eigentlich so genau? Die Antwort liegt in der Merkmalskonstruktion, auch bekannt als Feature Engineering.

Die Merkmalskonstruktion ist der erste wesentliche Schritt in der Datenaufbereitung, um die erfassten Daten optimal auszunutzen und das beste passende prädiktive Modell zu erhalten. Damit spielt das Feature Engineering eine fundamentale Rolle für den Erfolg von prädiktiven Analysen und maschinellem Lernen.

Dieses Webinar gibt einen Einblick in die Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) mit Minitab. Lernen Sie sieben verschiedene Techniken zur Modellverbesserung bei prädiktiven Analysen und maschinellem Lernen kennen.

Hier die sieben Techniken für die Merkmalskonstruktion (Feature Engineering), die wir im Webinar mit der Software Minitab anwenden:

  • Umgang mit Ausreißern
  • Einteilungen
  • Kodierung von kategorialen Prädiktoren
  • Merkmalsaufteilung
  • Skalierung
  • Extrahieren des Datums
  • Imputation von fehlenden Werten

Vorkenntnisse: keine

Technik

Zur Teilnahme an den Webinaren benötigen Sie eine Internetverbindung sowie die Zugangsdaten, die wir Ihnen morgens am Tag des Webinars per E-Mail zusenden.
Sie können an den Webinaren entweder per Webbrowser oder per Meeting-Anwendung/-App teilnehmen.

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