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AutoML und Automated Machine Learning Seminar


AutoML und Automated Machine Learning Seminar

Dieses Seminar bietet Ihnen einen umfassenden Einblick in die Welt des automatisierten Machine Learning (AutoML). Sie werden lernen, wie Sie komplexe Algorithmen und Modelle automatisiert erstellen und anwenden können, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu besitzen. Wir werden Ihnen die neuesten Tools und Techniken vorstellen, die es Ihnen ermöglichen, Datenanalysen und Machine Learning Prozesse effizienter und schneller durchzuführen.

Warum dieses Seminar kaufen?

AutoML ist ein immer wichtiger werdendes Thema im Bereich des Machine Learning und der Datenanalyse. Mit dem Wachstum von Big Data und der Notwendigkeit, schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen, ist die Nachfrage nach automatisierten Prozessen und Tools gestiegen. Dieses Seminar bietet Ihnen die Möglichkeit, sich mit den neuesten Technologien und Best Practices vertraut zu machen, um Ihre Fähigkeiten im Bereich des automatisierten Machine Learning zu verbessern.

Dieses Seminar ist ideal für Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, Business Analysten und alle, die Interesse an der Anwendung von Machine Learning haben. Auch für Unternehmen, die ihre Datenanalysen und Entscheidungsfindungsprozesse verbessern möchten, ist dieses Seminar von großem Nutzen.

Durch die Teilnahme an diesem Seminar werden Sie in der Lage sein, komplexe Algorithmen und Modelle effizienter zu erstellen und anzuwenden, was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil in der heutigen datengetriebenen Welt verschafft. Sie werden auch lernen, wie Sie Zeit und Kosten sparen können, indem Sie automatisierte Prozesse implementieren.

Sichern Sie sich noch heute Ihren Platz in unserem AutoML und Automated Machine Learning Seminar und werden Sie Teil der Zukunft des Machine Learning.

Course outline
  • Einführung in AutoML
  • Datenvorbereitung und -bereinigung
  • Feature Engineering
  • Modellauswahl und -evaluation
  • Hyperparameter-Optimierung
  • AutoML Frameworks im Überblick
  • Automatisierte Modellselektion
  • Einsatz von AutoML in der Praxis
  • Interpretation von AutoML-Ergebnissen
  • Herausforderungen und Limitationen von AutoML
  • Ethik und Bias in automatisierten Machine-Learning-Prozessen
  • Automatisierte Pipelines für Machine Learning
  • AutoML in Big Data Umgebungen
  • Vergleich von AutoML und traditionellen Machine-Learning-Methoden
  • Zukunftstrends im Bereich AutoML
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