Ask the Expert Webinar Serie

Wie kommuniziere ich meine Machine Learning Ergebnisse? - 5 Tipps und Tricks für den Data Scientist

On-Demand

Über das Webinar

Die Präsentation und Kommunikation von analytischen Ergebnissen an diejenigen, die analytische Modelle anwenden und Entscheidungen treffen müssen, ist oft eine herausfordernde Aufgabe. Unterschiedliches Vokabular, die Notwendigkeit von "nicht-analytischen" Erklärungen und die Aufgabe, Modelldetails in "Aah"-Erlebnisse auf der Fachanwender-Seite umzuwandeln, sind Aufgaben, mit denen Data Scientists oft konfrontiert sind.

Unser SAS Experte Gerhard Svolba veranschaulicht, wie SAS® Viya ein umfassendes Set an Methoden bietet, um analytische Ergebnisse mit interaktiven und visuellen Werkzeugen zu erstellen, zu interpretieren und zu kommunizieren. Es wird gezeigt, wie SAS Model Studio, das visuelle Modellierungs-Frontend in SAS Viya, sogenannte "Model Interpretability"-Diagramme out-of-the-box bereitstellt, die es erlauben, die Details selbst komplexer Machine-Learning-Methoden besser zu verstehen und zu interpretieren.

Lernen Sie Tipps & Tricks für den Umgang mit SAS Code und SAS Macros, die über viele erfolgreiche Machine-Learning-Projekte in verschiedenen fachlichen Domänen gesammelt wurden.

Nutzen Sie die Frage-und-Antwort-Runde am Ende der Präsentation, um Ihre Fragen live mit unserem Referenten zu diskutieren.

Die Teilnehmer lernen

  • wie man die Bedeutung von bestimmten Variablen in der Analyse auf einfache Weise (in Euro) quantifizieren kann.
  • wie man mit SAS Visual Analytics für die Vorhersage von Ereignissen eine interaktive Cut-off Analyse durchführen kann.
  • wie man einen Entscheidungsbaum zur Erklärung komplexer Modelle einsetzen kann.
  • wie man in Regressionen den „versteckten“ Koeffizienten bei kategoriellen Variablen darstellen und interpretieren kann.

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Unser Experte


Gerhard Svolba
Data Scientist und Buchautor @SAS

Gerhard Svolba ist Data Scientist bei SAS Institute in Österreich. Er ist in eine Vielzahl von analytischen und Data Science Projekten quer über fachliche Domains wie Demand Forecasting, analytisches CRM, Risikomodellierung und Produktionsqualität involviert. Seine Projekterfahrung reicht von der fachlichen und technischen Konzeption über die Datenaufbereitung und die analytische Modellierung in unterschiedlichen Branchen. Er ist der Autor der SAS Press Bücher Data Preparation for Analytics Using SAS®, Data Quality for Analytics Using SAS® and “Applying Data Science: Business Case Studies Using SAS”. Als nebenberuflich Lehrender unterrichtet er Data Science Methoden an der Medizinischen Universität Wien, der Universität Wien und an Fachhochschulen. Sie finden auch Beitrage auf: Github und Twitter.

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