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Maschinelles Lernen in R mit Caret

Datum
27.02.2020
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

Letztmalig verändert: 07.01.2020, 11:14:31

Veranstaltungsort

Institut für Medizinische Informatik und Biometrie (IMB) (Institute for Medical Informatics and Biometry (IMB) Haus 105, Blasewitzer Straße 86 3rd floor, room 3.465)Blasewitzer Straße8601307Dresden
Homepage
http://tu-dresden.de/die_tu_dresden/fakultaeten/medizinische_fakultaet/inst/imb

Veranstalter

IMBMedizinsche Fakultät Carl Gustav Carus der TU Dresden, Fetscherstr.7401307Dresden
Telefon
+49 351 3177 133
Fax
+49 351 3177 225
E-Mail
IMB
Homepage
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