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.
Model Selection and Hyperparameter Tuning Seminar
This seminar is aimed at anyone who wants to deepen their knowledge in the area of model selection and hyperparameter tuning. In this course, you will learn how to choose the right models and adjust the hyperparameters to achieve the best results.
About this course
In today's world, where large amounts of data are available and complex models are becoming increasingly popular, it is essential to select the right models and adjust the hyperparameters accordingly. In this course, you will learn the fundamental concepts of model selection and hyperparameter tuning and apply them using practical examples from industry.
You will learn how to compare different models and how to adjust the hyperparameters to achieve the best results. You will also learn how to avoid overfitting and improve the performance of your models.
Why you should buy this course
If you work in the fields of data science, machine learning, or artificial intelligence, this seminar is a must. You will learn how to choose the right models and adjust the hyperparameters to achieve the best results. This knowledge will help you develop better models and improve the performance of your models.
This seminar is also of great benefit to companies operating in these fields. You can train your employees to ensure they are proficient in the latest techniques of model selection and hyperparameter tuning, resulting in better outcomes.
Invest in your skills and your company by purchasing this course and expanding your knowledge.
Agenda
- Einführung in das Modellieren von Daten
- Einführung in das Modellieren von Daten
- Automatisierung von Modell-Selektion und Hyperparameter-Tuning
- Automatisierung von Modell-Selektion und Hyperparameter-Tuning
- Hyperparameter-Tuning in Deep Learning-Modellen
- Hyperparameter-Tuning in Deep Learning-Modellen
- Fallstudien und Anwendungsbeispiele
- Fallstudien und Anwendungsbeispiele
- Interpretation von Modellergebnissen
- Interpretation von Modellergebnissen
- Implementierung von Modellen in der Praxis
- Implementierung von Modellen in der Praxis
- Zukunftstrends im Bereich der Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning
- Zukunftstrends im Bereich der Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning
- Grundlagen der Modelauswahl
- Grundlagen der Modelauswahl
- Überblick über Hyperparameter-Tuning
- Überblick über Hyperparameter-Tuning
- Cross-Validation-Techniken
- Cross-Validation-Techniken
- Grid Search und Random Search
- Grid Search und Random Search
- Bayesian Optimization für Hyperparameter-Tuning
- Bayesian Optimization für Hyperparameter-Tuning
- Modellvalidierung und Überanpassung
- Modellvalidierung und Überanpassung
- Ensemble-Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
- Ensemble-Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
- Fehlermetriken und deren Anwendung
- Fehlermetriken und deren Anwendung