Advanced Machine Learning mit R.

Das Lösen von komplexen Machine Learning Fragestellungen erfordert neben einem guten Verständnis bestehender ML Algorithmen auch ein vertieftes Verständnis von weiterführenden Konzepten und Modellen. Insbesondere die Kombination von einzelnen Modellen im Rahmen von Bagging- oder Boosting-Ansätzen oder die Einführung von regularisierten Modellen sind wichtige Ansätze, bestehende Modelle weiter zu verbessern. Aber auch neue Algorithmen wie XGBoosting spielen heute eine wichtige Rolle und werden in diesem Kurs behandelt.

In diesem Modul werden bereits vorhandene Kenntnisse zum Thema Machine Learning weiter vertieft und anhand verschiedener Übungsaufgaben gefestigt. Der Fokus liegt darauf, bekannte Algorithmen durch fortgeschrittene Methoden wie Regularisierung oder Ensemble Learning weiter zu verbessern. Insbesondere das Thema Bagging und Boosting von Modellen wird prominent behandelt. Neben der Vertiefung von Algorithmen des Supervised Learnings werden auch weitergehende Konzepte des Unsupervised Learnings behandelt.