Plan Szkolenia

Wprowadzenie

Pierwsze kroki z Knime

  • Czym jest KNIME?
  • Analityka KNIME
  • Serwer KNIME

Machine Learning

  • Obliczeniowa teoria uczenia się
  • Algorytmy komputerowe dla doświadczenia obliczeniowego

Przygotowanie środowiska programistycznego

  • Instalowanie i konfigurowanie KNIME

Węzły KNIME

  • Dodawanie węzłów
  • [Wprowadzanie i odczytywanie danych
  • Łączenie, dzielenie i filtrowanie danych
  • Grupowanie i przestawianie danych
  • Czyszczenie danych

Modelowanie

  • Tworzenie przepływów pracy
  • Importowanie danych
  • Przygotowywanie danych
  • Wizualizacja danych
  • Tworzenie modelu drzewa decyzyjnego
  • Praca z modelami regresji
  • Przewidywanie danych
  • Porównywanie i dopasowywanie danych

Techniki uczenia się

  • Praca z technikami losowego lasu
  • Korzystanie z regresji wielomianowej
  • Przypisywanie klas
  • Ocena modeli

Podsumowanie i wnioski

Wymagania

  • Doświadczenie z Python
  • Doświadczenie R

Uczestnicy

  • Naukowcy zajmujący się danymi
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie