Schulungsübersicht

Einführung

Einrichten einer Arbeitsumgebung

Installieren Auto-sklearn

Anatomie eines Standard-Workflows Machine Learning.

Wie Auto-sklearn den Machine Learning Workflow automatisiert

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

Fallstudie: AutoML with Auto-sklearn

Herunterladen eines Datensatzes

Erstellen eines Machine Learning Modells

Trainieren und Testen des Modells

Optimierung der Hyperparameter

Erstellen, Trainieren und Testen zusätzlicher Modelle

Optimieren der Hyperparameter zur Verbesserung der Genauigkeit

Konfigurieren von Auto-sklearn für Deep Learning Modelle

Fehlerbehebung

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Algorithmen des maschinellen Lernens.
  • Python Programmiererfahrung.

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  • Datenanalysten mit technischem Hintergrund
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

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