Datenanalyse und Machine Learning anhand eines Use Cases – II/III

Im letzten Beitrag der Serie wurden zunächst die ASHRAE Kaggle Competition vorgestellt und die dort verfügbaren Daten visualisiert. Dabei wurden die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchtet, um ein Gefühl für die Daten zu bekommen. Man konnte sehen,... Weiterlesen.

Explorative Datenanalyse mit t-SNE

Motivation Das heutige Zeitalter ist gekennzeichnet von einer wahren Flut von Daten; nie war es einfacher, Daten in großem Maße und automatisiert zu erheben und abzuspeichern. Gleichzeitig wird es immer

Der Self Service Data Preparation Markt

Data Preparation ist die Kernkompetenz der Datenanalyse. Ohne eine geeignete Transformation der Daten, lassen sich weder ML-Modelle generieren noch Analytics / BI im Allgemeinen durchführen. Aufgrund der Brisanz des Themas... Weiterlesen.

Vor- und Nachteile von Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen

Seit einigen Jahren verspricht eine Reihe von Software-Anbietern die (Teil-)Automatisierung von Data-Science-Projekten mit sogenannten Auto-ML-Programmen (automatic machine learning). Mitarbeiter aus den Fachbereichen sollen dadurch in die Lage versetzt werden, selber... Weiterlesen.

Machine-Learning mit unausgewogenen Datensätzen: imbalanced-learn (Python-Package)

Eine große Herausforderung im Bereich Machine-Learning stellt der Umgang mit unausgewogenen (engl. unbalanced) Datensätzen bei der Klassifizierung dar. Dabei bezeichnet man einen Datensatz als unausgewogen, wenn eine Klasse des Datensatzes... Weiterlesen.

Tag: Data Preprocessing