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AutoML & Low-Code ML Seminar


AutoML & Low-Code ML Seminar

AutoML & Low-Code ML Seminar

Dieser Kurs richtet sich an alle, die sich für das Thema Automatisiertes Machine Learning (AutoML) und Low-Code Machine Learning interessieren. AutoML ist ein aufstrebender Bereich innerhalb des Machine Learning, der es ermöglicht, komplexe Modelle ohne tiefgreifendes Fachwissen zu erstellen. Low-Code Machine Learning geht noch einen Schritt weiter und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es auch Nicht-Experten ermöglicht, Machine Learning Modelle zu erstellen.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?

  • Sie interessieren sich für das Thema Automatisiertes Machine Learning und möchten mehr darüber erfahren.
  • Sie möchten wissen, wie Sie komplexe Modelle erstellen können, ohne ein tiefes Fachwissen im Bereich Machine Learning zu haben.
  • Sie möchten Low-Code Machine Learning nutzen, um Ihre Prozesse zu vereinfachen und effizienter zu gestalten.
  • Sie möchten von einem erfahrenen Trainer lernen, der Ihnen die Grundlagen von AutoML und Low-Code ML vermittelt.
  • Sie möchten Ihre Fähigkeiten im Bereich Machine Learning erweitern und Ihre Karrierechancen verbessern.

Mit diesem Kurs werden Sie ein grundlegendes Verständnis von AutoML und Low-Code ML erlangen und lernen, wie Sie diese Tools in Ihrem Unternehmen oder Projekt erfolgreich einsetzen können. Sie werden auch die Möglichkeit haben, praktische Übungen durchzuführen und Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen.

Wir freuen uns darauf, Sie in unserem AutoML & Low-Code ML Seminar begrüßen zu dürfen und Ihnen dabei zu helfen, Ihre Ziele im Bereich Machine Learning zu erreichen.

Course outline
  • Einführung in AutoML und Low-Code ML
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Automatisierte Modellselektion
  • Datenbereinigung und -vorverarbeitung
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Modelltraining und -bewertung
  • Low-Code ML-Plattformen
  • Anwendungen von AutoML
  • Erweiterte Modellierungstechniken
  • Datenschutz und Ethik im ML
  • Interpretation von Modellen
  • Einführung in Zeitreihenanalysen
  • Anomalieerkennung mit AutoML
  • Fallstudien und Praxisbeispiele
  • Zukunftstrends im Bereich AutoML und Low-Code ML
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