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Machine Learning Beratung

Machine Learning Beratung bedeutet die Beratung bei der Anwendung von Algorithmen um aus Daten Wissen zu extrahieren und ggf. mit Hilfe von Computern und Robotern Vorhersagen für zukünftige Ereignisse zu treffen wie z.B. ist eine eingehende Mail Spam oder nicht? Ist die bildbasierte, medizinische Krebs-Diagnose positiv oder negativ? Wird Moody’s Long-Term Dept Rating A oder C sein? Unter Supervised Learning werden Techniken verstanden, um aus vorhandenen Daten zu lernen und Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Falls Sie Muster und Cluster in Ihren Daten entdecken möchten, dann sind die Methoden des Unsupervised Learnings anzuwenden, die so genannt werden, da die Daten (noch) nicht durch ein lernendes Ziel „supervised“ sind. Gängige Verfahren die wir in unserer Machine Learning Beratung anwenden sind:

Aus dem Bereich Supervised Learning:

Feature extraction, lineare Regressionsmethoden, Regularisation, Ridge, LASSO, LAR, Entscheidungsbäume, Random Forests, AdaBoost, Gradient Boosting, logistische Regression, Neuronale Netze, Deep Learning, Support Vector Machines, k-nearest-neighbor Klassifikation, Modellauswahl und kostenbasierte Entscheidungen, Feature Importance, ROC und Lift Charts, predictive dependency plots, ICE plots, Scoring und Vorhersage usw.

Aus dem Bereich Unsupervised Learning:

Assoziationsanalyse, Warenkorbanalyse, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Cluster Analyse usw.

Software

Die Machine Learning Beratung bieten wir wahlweise in Zusammenhang mit R (insbesondere unter der Anwendung des gängigen R-Paketes caret) oder mit Python (insbesondere unter der Anwendung des gängigen Python-Paketes scikit-learn) an. Mehr Infos zu R und Python finden Sie hier.

Wir freuen uns auf Ihre Learning-Anwendungen!