Machine-Learning in der Praxis: Ein Beispiel aus der Unternehmenswelt


Inhalt

Im Rahmen des Workshops praktizieren Teilnehmer den klassischen Ablauf eines Machine Learning-Verfahrens anhand des Beispiels einer Kündigungsprognose. Kündigungsprognosen (Churn Prediction) stehen im Mittelpunkt vieler prädiktiver Analysen eines Unternehmens. Sie ermöglichen u.a. Kunden proaktiv von einer Kündigung abzuhalten.

Neben einer kurzen allgemeinen Einführung in das Thema Machine Learning, lernen Teilnehmende den klassischen Machine Learning-Workflow mittels fiktiver Daten kennen:

  1. Datenaufbereitung
  2. Explorative Datenanalyse
  3. Etablierung eines Machine Learning-Prototyps
  4. Hyperparametertuning
  5. Model Deployment

Zusätzlich wird auf spezifische Schwierigkeiten in der Klassifikation eingegangen.

Die Umsetzung erfolgt unter Verwendung von Python. Die Teilnehmenden sollen im Vorhinein die Anaconda Distribution von Python installieren. Grundlegende statistische Vorkenntnisse wären von Vorteil. Programmiererfahrungen (z.B. Python, R etc.) sind von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.

ZIELGRUPPE

Bachelor- und Master-Studierende aller Studiengänge; eine Zulassung von Promovierenden, Mitarbeitern oder externen Personen ist nicht möglich.

Leitung

Ashraf Ibrahim

Termine

  • 18.12.2020

    Beginn: 10:00 Uhr, Ende: 17:00 Uhr

    Online-Session

Anmeldung

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