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Lerne von den Kaggle-Großmeistern: 7 erfolgreiche Techniken für Forecast-Modelle

Die Vorhersage von Zeitreihen (z.B. Nachfrage, Absatz oder Energie-Verbrauch) ist für viele Unternehmen von großem Nutzen und eine hoch relevante Problemstellung für viele Data Scientists in der Praxis.

In dem Vortrag erläutert Thomas die erfolgreichen Ansätze von Großmeistern aus fünf verschiedenen Kaggle-Wettbewerben und zeigt, wie diese Ansätze in den Data-Science-Projekte der Teilnehmerinnen und Teilnehmer eingesetzt werden können. Und was dabei in der Praxis außerhalb von Wettbewerben zu beachten ist.

Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse zu Machine Learning, Regressions-Algorithmen, Validierung und Zeitreihen-Vorhersage

Lernziele

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer kennen die vorgestellten Techniken, deren Vor- und Nachteile und haben eine Idee, wie sie diese Techniken in ihren eigenen Projekten einsetzen können.

Speaker

Thomas Bierhance verantwortet als Practice Lead for Data Science & AI die Aktivitäten der eXXcellent solutions, um für Kunden Mehrwert und Nutzen aus Daten zu schaffen. Nach dem Studium der Informationswirtschaft am KIT war er als Entwickler, Berater und Manager tätig. Er beschäftigt sich seit über 20 Jahren mit Anwendungen des Maschinellen Lernens und verbindet dabei Geschäft und Technik.

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