Vertiefende Modellierungsverfahren mit neuronalen Netzen

In diesem Kurs lernen Sie die flexiblen multivariaten Modelle, die als „neuronale Netze“ bekannt sind, für überwachte Vorhersagemodellierung, sowie für Mustererkennung zu benutzen. Der Kurs deckt sowohl die theoretischen als auch praktischen Aspekte der Anpassung von neuronalen Netzen ab. Insbesondere werden Sie durch die Konstruktion von neuronalen Netzen mit Hilfe vom Neural Network-Knoten im SAS Enterprise Miner und der dahinterstehenden Prozedur NEURAL geführt.

Voraussetzungen
Sie benötigen die Programmierkenntnisse aus dem Grundlagenkurs für die SAS Software (PRG1) und die Kenntnisse aus dem Kurs „Einführung in die Datenanalyse mit der SAS Enterprise Miner Software" (AAEM12), sowie fundiertes statistisches Grundwissen.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Datenanalysten und Modellierer mit fundierten Kenntnissen in Statistik und Mathematik.

Module
SAS Enterprise Miner

Kursinhalte

• Einführung
  • Geschichte
  • Traditionelle Ansätze in der nichtlinearen Modellierung
  • Vor- und Nachteile von neuronalen Netzen
• Netzwerkarchitekturen
  • Multilayer Perceptron
  • Radial Basis Functions
• Trainieren neuronaler Netze
  • Parameterschätzungen
  • Numerische Optimierungsmethoden
  • Vermeidung von lokalen Minima
• Variablenselektion mit der Prozedur NEURAL
• Hybride neuronale Netze