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Model Selection und Hyperparameter Tuning Seminar


Model Selection und Hyperparameter Tuning Seminar

Model Selection und Hyperparameter Tuning Seminar

Dieses Seminar richtet sich an alle, die ihr Wissen im Bereich des Modellauswahl und der Hyperparameteroptimierung vertiefen möchten. In diesem Kurs werden Sie lernen, wie man die richtigen Modelle auswählt und die Hyperparameter so anpasst, dass die besten Ergebnisse erzielt werden.

Über diesen Kurs

In der heutigen Zeit, in der große Datenmengen verfügbar sind und komplexe Modelle immer beliebter werden, ist es unerlässlich, die richtigen Modelle auszuwählen und die Hyperparameter entsprechend anzupassen. In diesem Kurs werden Sie die grundlegenden Konzepte der Modellauswahl und der Hyperparameteroptimierung kennenlernen und anhand von praktischen Beispielen aus der Industrie anwenden.

Sie werden lernen, wie man verschiedene Modelle miteinander vergleicht und wie man die Hyperparameter so anpasst, dass die Modelle die besten Ergebnisse liefern. Außerdem werden Sie erfahren, wie man Overfitting vermeiden und die Leistung von Modellen verbessern kann.

Warum Sie diesen Kurs kaufen sollten

Wenn Sie in den Bereichen Data Science, Machine Learning oder künstliche Intelligenz tätig sind, ist dieses Seminar ein absolutes Muss. Sie werden lernen, wie man die richtigen Modelle auswählt und die Hyperparameter so anpasst, dass die besten Ergebnisse erzielt werden. Dieses Wissen wird Ihnen helfen, bessere Modelle zu entwickeln und die Leistung Ihrer Modelle zu verbessern.

Auch für Unternehmen, die in diesen Bereichen tätig sind, ist dieses Seminar von großem Nutzen. Sie können Ihre Mitarbeiter schulen lassen, um sicherzustellen, dass sie die neuesten Techniken der Modellauswahl und Hyperparameteroptimierung beherrschen und somit bessere Ergebnisse erzielen.

Investieren Sie in Ihre Fähigkeiten und Ihr Unternehmen, indem Sie diesen Kurs erwerben und Ihr Wissen erweitern.

Course outline
  • Einführung in das Modellieren von Daten
  • Grundlagen der Modelauswahl
  • Überblick über Hyperparameter-Tuning
  • Cross-Validation-Techniken
  • Grid Search und Random Search
  • Bayesian Optimization für Hyperparameter-Tuning
  • Modellvalidierung und Überanpassung
  • Ensemble-Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
  • Fehlermetriken und deren Anwendung
  • Automatisierung von Modell-Selektion und Hyperparameter-Tuning
  • Hyperparameter-Tuning in Deep Learning-Modellen
  • Fallstudien und Anwendungsbeispiele
  • Interpretation von Modellergebnissen
  • Implementierung von Modellen in der Praxis
  • Zukunftstrends im Bereich der Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning
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