Naive Bayes Klassifikatoren
Der Naive Bayes-Algorithmus ist ein probabilistischer Klassifikationsalgorithmus. Naive Bayes ist ein Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) mit dem Klassifikationen vorgenommen werden können. So stellt der Bayes-Klassifikator eine Technik des maschinellen Lernens dar. Es können Objekte wie Textdokumente in zwei oder mehr Klassen eingeteilt werden.
"Klassifikationsalgorithmus"
heißt dabei nur, dass der Algorithmus Beobachtungen verschiedenen Klassen zuordnet. Und probabilistisch, dass es mit Wahrscheinlichkeiten zu tun hat. Denn der Naive Bayes-Algorithmus gibt für jede Beobachtung (Xn) und Klasse (Ki) eine Wahrscheinlichkeit, dass die Beobachtung "Xn"zu dieser Klasse "Ki" gehört.
Dieser Algorithmus beruht auf dem "Satz von Bayes" aus der Wahrscheinlichkeitstheorie und nutzt die "naive" Annahme der statistischen Unabhängigkeit zweier Ereignisse (wie beim Würfeln). Hinsichtlich der Skalenniveaus der Variablen kann zwischen einem "Gaussian" (für metrische bzw. stetige Variablen), multinomialen (für Nominalvariablen) und Bernoulli-Verfahren (für dichotome bzw. binäre Variablen) unterschieden werden.
Rechnungsprüfung 4.0
Die Level-Ebenen sind frei wähl- oder kombinierbar und umfassen selbst jeweils zwei Teilmodule im Umfang von jeweils fünf Seminartagen, je nach individuellem Bedarf. Das Angebot wird überwiegend online bereitgestellt und ist mit zahlreichen Praxisbeispielen und Give-Aways (Musterdateien, Skripten) angereichert.
Es ist nicht erforderlich, das gesamte Programm in numerischer Reihenfolge zu absolvieren.
Nach jedem Einzelmodul können bereits Analyseschritte und -verfahren im Echtbetrieb erprobt werden. Ansonsten können Einzelmodule nach Bedarf über gewünschte Zeiträume gestreckt werden. Zur Vertiefung bietet CHE zahlreiche sogenannte Methodenworkshops (ganztägige Prakikerseminare) zu einzelnen Themen an, beispielsweise zum Monetary Unit Sampling oder zur Benford-Ziffernanalyse einschließlich Tool-Training (Umsetzung mit digitalen Werkzeugen von Excel bis KNIME).
Da in den für Rechnungsprüfer/-innen besonders relevanten einschlägigen Studiengängen / Ausbildungsgängen Kenntnisse zur Statistik wie auch zu umsetzungsbezogenen Excel-Kenntnissen nicht systematisch vermittelt werden, wird jeweils die Möglichkeit geschaffen, sich vor, während und/oder zwischen einzelnen Modulen derartige Kenntnisse noch anzueignen.
Für jedes Modul kann auf Basis eines Multiple-Choice-Tests ein qualifizierter Leistungsnachweis erworben werden.
Das gesamte Kursprogramm und die Beschreibung der Inhalte der einzelnen Modulbausteine finden Sie hier
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