Maschinelles Lernen in R mit Caret

Datum

05.03.2020

Zeit

14:30 - 16:00

Sprecher

Nico Uhlig

Zugehörigkeit

Institut für Mathematische Stochastik, TU-Dresden

Serie

IMB - Seminar

Sprache

de

Hauptthema

Mathematik

Host

IMB

Beschreibung

Maschinelles Lernen, welches sich mit der erfolgreichen Vorhersage unter Ausnutzung vergangener Beobachtungen beschäftigt, hat in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung genommen. So wurden durch zahlreiche neue Algorithmen und vor allem stetig steigende Rechenleistung viele neue Anwendungsgebiete wie etwa autonomes Fahren, Bilderkennung oder Schriftzeichenerkennung erschlossen. Insbesondere in der Medizin ist maschinelles Lernen von großem Interesse und es haben sich zahlreiche neue Anwendungsfelder in diesem Bereich entwickelt. Ziel des Vortrags ist eine Übersicht über die verschiedenen beliebten Algorithmen des Maschinellen Lernens mittels der freien Software R und dem R-Paket Caret. Es werden unter anderem Neuronale Netze, Support Vector Machines und Entscheidungsbäume näher vorgestellt und anhand eines realen Datensatzes auf Stärken und mögliche Schwächen untersucht. Eingegangen wird auch auf die korrekte Datenvorverarbeitung. Dabei wird der Fokus auf der einheitlichen und simplen Anwendung des Caret-Pakets liegen. So wird demonstriert wie mithilfe von Caret Datenvorverarbeitung, Datenaufteilung, paralleles Trainieren mit verschiedenen Algorithmen, Ergebnisauswertung und die Visualisierung der Ergebnisse auf einfache und einheitliche Art und Weise durchgeführt werden kann.

Links

• IMB

Letztmalig verändert: 07.02.2020, 13:43:32