Voraussetzung
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Die teilnehmende Person hat Kenntnisse in Python (beispielsweise durch den Besuch des Seminars "Python - Grundlagen")
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Sie kann ein Python Skript öffnen, editieren und in Spyder oder Jupyter Notebook ausführen
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Sie kann Daten von der Festplatte mit Python einlesen (pandas)
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Sie kennt normalverteilte Zufallsvariable und weiss, was eine Varianz/Standardabweichung und ein Erwartungswert ist
Zielgruppe
Beschäftige,-
die mit Python Daten verarbeiten wollen, um Risiken früh zu erkennen (Vorhersagemodelle) oder Evidenzen über Wirkungszusammenhänge zu schaffen (Erklärungsmodelle).
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in der Verwaltung, wo Fehlverhalten durch Antragsteller, Dienstleister o.ä. zu befürchten ist
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in der Betreuung der Infrastruktur, wo Prozessstörungen möglich sind
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in der Finanzverwaltung, um Kostentreiber zu identifizieren usw.
Lernziel
Die Teilnehmenden sollen-
den theoretischen Hintergrund der Methoden soweit notwendig kennenlernen.
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die statistische Methode der linearen und logistischen Regression und den Bau von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) beherrschen
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praktische Probleme mit Hilfe der Python Pakete scikit, statsmodels und PyTorch bearbeiten können, Prototypen entwickeln können
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Konkret: Regressionen schätzen und Multi-Layer-Perceptrons trainieren und danach ausrollen können
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Diese mehr-schichtigen KNN als Vorstufe von Bilderkennung, Textverarbeitung, grossen Sprachmodellen usw. begreifen können
Hinweis
Inhalt
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Lineare Regression (t-Test, F-Test, R², Theorem von Gauss Markov u.a.)
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Logistische Regression (Logit) Theorie (Wald- und LR Test, Konfusionsmatrizen, Eigenschaften von Maximum Likelihood Schätzern)
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Das Künstliche Neuronale Netz (KNN) in Form des Multi-Layer-Perceptrons und Theorie (u.a. Universal Approximation Theorem)
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Praktische Übungsfälle:
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Untersuchung von Stundenlöhnen aus Diskriminierung
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Ermittlung der wesentlichen Faktoren von Gebrauchtwagenpreisen
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Vorhersage von finanzieller Sebst- und Fremdschädigung usw.
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Vergleich der Methoden
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Ausleuchtung der Fallstricke (u.a. Over/Underfitting)
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Ethische Konsequenzen