Automatisierung von Pipelines Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareentwickler, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinenlernmodelle mit AdaBoost zu erstellen.
• Das Ensemble-Learning-Verfahren zu verstehen und adaptive Boosting zu implementieren.
• Zu lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um Maschinenlernalgorithmen in Python zu verbessern.
• Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda zu verstehen.
• Pakete, Umgebungen und Kanäle mit Anaconda Navigator zu verwalten.
• Conda, R und Python Pakete für Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
• Sie lernen einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• den Prozess des Trainings von hocheffizienten maschinellen Lernmodellen zu automatisieren.
• Automatisch nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle zu suchen.
• Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
• die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen mit Hintergrundwissen im Bereich des maschinellen Lernens, die die zur Erkennung komplexer Muster in Big Data verwendeten maschinellen Lernmodelle optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Verschiedene Open-Source-Tools AutoML zu installieren und zu evaluieren (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, usw.)
• Trainieren Sie qualitativ hochwertige Modelle für maschinelles Lernen.
• Effiziente Lösung verschiedener Arten von überwachten maschinellen Lernproblemen.
• Schreiben Sie nur den notwendigen Code, um den automatisierten maschinellen Lernprozess in Gang zu setzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit unterschiedlichem Kenntnisstand, die die Google AutoML-Plattform nutzen möchten, um individuelle Chatbots für verschiedene Anwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Chatbot-Entwicklung zu verstehen.
• Die Google Cloud-Plattform zu navigieren und auf AutoML zuzugreifen.
• Daten für das Training von Chatbot-Modellen vorzubereiten.
• Benutzerdefinierte Chatbot-Modelle mit AutoML zu trainieren und zu bewerten.
• Einsatz und Integration von Chatbots in verschiedene Plattformen und Kanäle.
• Überwachen und optimieren Sie die Chatbot-Leistung im Laufe der Zeit.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalysten, die Vorhersagemodelle mit den Funktionen des maschinellen Lernens von DataRobot automatisieren, bewerten und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Datensätze in DataRobot zu laden, um Daten zu analysieren, zu bewerten und ihre Qualität zu prüfen.
• Modelle erstellen und trainieren, um wichtige Variablen zu identifizieren und Vorhersageziele zu erreichen.
• Modelle zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Geschäftsentscheidungen nützlich sind.
• Modelle zu überwachen und zu verwalten, um eine optimierte Vorhersageleistung zu erhalten.

Diese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die Weka zur Durchführung von Data-Mining-Aufgaben verwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• Weka zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Weka-Umgebung und -Workbench zu verstehen.
• Data-Mining-Aufgaben mit Weka durchzuführen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Entwickler, die die Produkte und Funktionen von AutoML kennenlernen möchten, um benutzerdefinierte ML-Schulungsmodelle mit minimalem Aufwand zu erstellen und einzusetzen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die AutoML-Produktlinie zu erkunden, um verschiedene Dienste für unterschiedliche Datentypen zu implementieren.
• Datensätze vorbereiten und beschriften, um benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen.
• Modelle zu trainieren und zu verwalten, um genaue und faire maschinelle Lernmodelle zu erstellen.
• Vorhersagen mit trainierten Modellen treffen, um Geschäftsziele und -anforderungen zu erfüllen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Data Science mit Kaggle erlernen und ihre Karriere ausbauen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen lernen.
• Datenanalytik erforschen.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

Dieses von einem Dozenten angeleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Googles ML Kit nutzen möchten, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die für die Verarbeitung auf mobilen Geräten optimiert sind.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Auf der nötigen Entwicklungsumgebung zu setzten, um maschinelles Lernen in mobile Apps zu integrieren.
• Mit den ML Kit APIs neue maschinelle Lernfunktionen in Android- und iOS-Apps zu integrieren.
• Vorhandene Apps mit dem ML Kit SDK zu erweitern und zu optimieren, um die Verarbeitung und Bereitstellung auf dem Gerät zu verbessern.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareingenieure, die Random Forest nutzen möchten, um Maschinelles Lernen für große Datensätze zu implementieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinelles Lernen mit Random Forest zu beginnen.
• Die Vorteile von Random Forest zu verstehen und dessen Implementierung zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen zu erlernen.
• Zu lernen, wie man große Datensätze verarbeitet und mehrere Entscheidungsbaumstruktur in Random Forest interpretiert.
• Die Leistung von Modellen des Maschinellen Lernens durch Anpassung der Hyperparameter zu bewerten und zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten, die lernen möchten, wie man RapidMiner verwendet, um Werte zu schätzen und zu projizieren und Analysewerkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die CRISP-DM-Methodik anzuwenden, geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auszuwählen und die Modellkonstruktion und -leistung zu verbessern.
• RapidMiner zu verwenden, um Werte zu schätzen und zu projizieren, und analytische Werkzeuge für Zeitreihenprognosen zu nutzen.

RapidMiner ist eine quelloffene Data-Science-Softwareplattform für Rapid Application Prototyping und Entwicklung. Sie umfasst eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning, Text Mining und prädiktive Analysen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie RapidMiner Studio für die Datenaufbereitung, das maschinelle Lernen und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen nutzen können.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Installieren und Konfigurieren von RapidMiner
• Daten mit RapidMiner aufbereiten und visualisieren
• Modelle für maschinelles Lernen zu validieren
• Daten zu mischen und Vorhersagemodelle zu erstellen
• Predictive Analytics innerhalb eines Geschäftsprozesses zu operationalisieren
• Fehlerbehebung und Optimierung RapidMiner

Zielgruppe

• Datenwissenschaftler
• Ingenieure
• Entwickler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die RAPIDS nutzen möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen und dabei Algorithmen des maschinellen Lernens wie XGBoost, cuML usw. anzuwenden.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS.
• Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• Nutzung von GPU zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines.
• Implementierung von GPU-beschleunigter Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow.
• Lernen Sie, wie Sie maschinelle Lernaufgaben mit XGBoost- und cuML-Algorithmen durchführen können.
• Erstellen Sie Datenvisualisierungen und führen Sie Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durch.