Schulungsübersicht

Einführung

Einrichten einer Arbeitsumgebung

Installieren Auto-Keras

Anatomie eines Standard-Machine Learning-Workflows

Wie Auto-Keras den Machine Learning-Workflow automatisiert

Suche nach der besten neuronalen Netzwerkarchitektur mit NAS (Neural Architecture Search)

Fallstudie: AutoML mit Auto-Keras

Herunterladen eines Datensatzes

Erstellen eines Machine Learning-Modells

Trainieren und Testen des Modells

Abstimmung der Hyperparameter

Erstellen, Trainieren und Testen zusätzlicher Modelle

Optimieren der Hyperparameter zur Verbesserung der Genauigkeit

Konfigurieren von Auto-Keras für Deep Learning-Modelle

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen.
  • Python Programmiererfahrung ist hilfreich, aber nicht notwendig.

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Fachexperten (Domänenexperten)
  • Datenwissenschaftler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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