Optimizing AI Models for Edge Devices Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (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 von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen, die Modelle des maschinellen Lernens unter Verwendung von Algorithmen wie GLM, Deep Learning und Random Forests erstellen möchten.

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

• Installieren und Konfigurieren von H2O.
• Modelle für maschinelles Lernen mit verschiedenen gängigen Algorithmen zu erstellen.
• Modelle basierend auf der Art der Daten und den Geschäftsanforderungen zu bewerten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die H2O AutoML verwenden möchten, um den Prozess der Erstellung und Auswahl des besten Algorithmus und der Parameter für maschinelles Lernen zu automatisieren.

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

• Den Arbeitsablauf des maschinellen Lernens zu automatisieren.
• Automatisches Trainieren und Abstimmen vieler Machine-Learning-Modelle innerhalb eines bestimmten Zeitraums.
• gestapelte Ensembles zu trainieren, um zu hochgradig prädiktiven Ensemble-Modellen zu gelangen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens, die den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells mit Auto-sklearn automatisieren möchten.

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

• Den Prozess des Trainings hocheffizienter maschineller Lernmodelle zu automatisieren.
• Hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und dabei die mühsamen Aufgaben der Auswahl, des Trainings und des Testens verschiedener Modelle zu umgehen.
• die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für die Lösung realer Geschäftsprobleme zu nutzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (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 Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.

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

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit AdaBoost zu beginnen.
• den Ensemble-Learning-Ansatz und die Implementierung von adaptivem Boosting zu verstehen.
• Lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um maschinelle Lernalgorithmen in Python zu verstärken.
• Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die Random Forest verwenden möchten, um Algorithmen für maschinelles Lernen für große Datensätze zu erstellen.

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

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von maschinellen Lernmodellen mit Random Forest zu beginnen.
• die Vorteile von Random Forest zu verstehen und zu wissen, wie man es zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen einsetzt.
• Lernen, wie man mit großen Datensätzen umgeht und mehrere Entscheidungsbäume in Random Forest interpretiert.
• Evaluierung und Optimierung der Leistung von Machine-Learning-Modellen durch Abstimmung der Hyperparameter.

Diese Live-Schulung in Deutschland (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 (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die mit Google's ML Kit maschinelle Lernmodelle erstellen möchten, die für die Verarbeitung auf mobilen Geräten optimiert sind.

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

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von maschinellen Lernfunktionen für mobile Anwendungen zu beginnen.
• Neue Technologien des maschinellen Lernens mit Hilfe der ML Kit APIs in Android und iOS Apps zu integrieren.
• Bestehende Apps mit dem ML Kit SDK für die Verarbeitung und Bereitstellung auf dem Gerät zu erweitern und zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (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 Deutschland (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 Deutschland (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 Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (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.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.