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Schulungsübersicht
Einführung
Einrichten einer Arbeitsumgebung
Installieren Auto-sklearn
Anatomie eines Standard-Machine Learning-Workflows
Wie Auto-sklearn den Machine Learning-Workflow automatisiert
Suche nach der besten neuronalen Netzwerkarchitektur mit NAS (Neural Architecture Search)
Fallstudie: AutoML mit Auto-sklearn
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-sklearn für Deep Learning-Modelle
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Algorithmen des maschinellen Lernens.
- Python Programmiererfahrung.
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten mit technischem Hintergrund
14 Stunden