Training Machine Learning - Virtual Classroom

Tijdens de training leer je de theoretische achtergrond achter machine learning. Krijg je inzicht in wat het verschil is tussen supervised and unsupervised learning, welke algoritmes er zijn en hoe deze ingezet kunnen worden onder andere voor het herkennen van teksten en het analyseren van afbeeldingen. Ook krijg je inzicht in wat de mogelijkheden zijn van R en Python voor machine learning.

Deze training bestaat uit een intensief programma waarbij je theorie, demo's en diverse monologen aangaat. Je gaat onder andere aan de slag met de concepten achter machine learning en algoritmes.

Student profile

Deze training is zeer geschikt voor iedereen die wegwijs wil worden in de achterliggende theorieën en modellen die machine learning mogelijk maken om zo een eerste stap te zetten in het toepassen van machine learning algoritmes.

Characteristics

Voorafgaand aan de training ontvang je diverse hand-outs die je tijdens de bijeenkomsten kunt gebruiken. Ook heb je toegang tot een moderne leeromgeving waarin je kunt schakelen met docenten en medestudenten. Daarnaast vind je hier alle inhoudelijke informatie van de training.

Objectives

Na afloop van deze training:

• Weet je wat machine learning is en wat de achtergrond hiervan is
• Weet je welke stappen je moet doorlopen voor het toepassen van machine learning

Program guide

• Principles van machine learning
• Machine Learning algoritmes
• Classificatie algoritmes
• Regressie in machine learning
• Verbeteren van supervised models
• Details over non-linear modeling
• Clustering
• Analyses met time series en forecasting
• Spatial data analyses
• Text analyses
• Analyse van afbeeldingen
• Python toepassen voor data science
• R toepassen voor data science

Graduation

Na afloop van deze training ontvang je het deelnamecertificaat 'Training Machine Learning' van Computrain.

Admission

Je hebt kennis op het niveau van de training Introduction to Data Science Fundamentals.