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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
