Kursüberblick
Erlernen Sie die Erkennung von Anomalien in großen Datensätzen zur Identifizierung von Netzwerkeinbrüchen mithilfe von überwachten und nicht überwachten maschinellen Lerntechniken wie beschleunigtem XGBoost, Autocodierern und generativen adversarischen Netzwerken (GANs).
Bitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.
Voraussetzungen
- Professionelle Erfahrung in der Datenwissenschaft mit Python
- Erfahrung im Training von tiefen neuronalen Netzen
Kursziele
- Aufbereitung von Daten und Erstellung, Training und Bewertung von Modellen mit XGBoost, Autoencodern und GANs
- Erkennung von Anomalien in Datensätzen mit beschrifteten und nicht beschrifteten Daten
- Klassifizierung von Anomalien in mehrere Kategorien, unabhängig davon, ob die ursprünglichen Daten mit Etiketten versehen waren
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