Ensemble Learning: Bagging, Boosting und Stacking zur Modelloptimierung von Lecturio GmbH

video locked

Über den Vortrag

Der Vortrag „Ensemble Learning: Bagging, Boosting und Stacking zur Modelloptimierung“ von Lecturio GmbH ist Bestandteil des Kurses „KI-Manager (release in progress)“.


Quiz zum Vortrag

  1. Kombination mehrerer Modelle
  2. Verwendung eines tiefen Modells
  3. Nutzung linearer Basisalgorithmen
  4. Reduktion der Trainingsdatenmenge
  5. Ersatz von Feature Engineering
  1. Reduktion der Modellvarianz
  2. Erhöhung der Modellvarianz
  3. Maximierung der Trainingsfehler
  4. Abbau der Bias-Anteile
  5. Laufzeitoptimierung
  1. Sequentielle Modelle mit Fehlerfokus
  2. Parallele unabhängige Modelle
  3. Zufälliges Abschalten von Neuronen
  4. Unüberwachtes Lernen ohne Labels
  5. Clustering statt Vorhersage
  1. Bagging mit Random Forest
  2. Boosting mit AdaBoost
  3. Stacking mit Meta-Learner
  4. Lineare Regression ohne Ensemble
  5. K-Means Clustering

Dozent des Vortrages Ensemble Learning: Bagging, Boosting und Stacking zur Modelloptimierung

 Lecturio GmbH

Lecturio GmbH

Lecturio steht für nachhaltige, einfache und kosteneffiziente Aus- und Weiterbildung in Unternehmen und für Privatpersonen. Das Lernangebot umfasst mehr als 7000 videobasierte E-Learning-Kurse in mehr als 80 Themengebieten. Der Fokus für Unternehmen liegt in den Bereichen Compliance, Leadership, Projektmanagement, Softskills, Vertrieb und Medizin. Privatkunden nutzen Lecturio mehrheitlich als Begleiter während ihres Studiums sowie zur Examensvorbereitung in Medizin und Jura. Bei Lecturio lernt man mit praxisnahen videobasierten Online-Trainings – in deutscher und in englischer Sprache. Tausende von Quizfragen machen den Lernerfolg messbar. Lecturio-Kurse sind auf allen Endgeräten abrufbar – mit der iOS- und Android App auch offline. Lecturio hat es sich zur Mission gemacht, Unternehmen und Privatpersonen dabei zu helfen, ihr volles Potential zu entfalten.

Kundenrezensionen

(1)
5,0 von 5 Sternen
5 Sterne
5
4 Sterne
0
3 Sterne
0
2 Sterne
0
1  Stern
0