Mittelstand Digital Zentrum
25.10.2022 10:00 - 11:00 Uhr
Automatisiertes maschinelles Lernen für schnelle Proof of Concepts

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In diesem Webinar wird Ihnen anhand konkreter Beispiele gezeigt, wie auch Sie mit Hilfe von AutoML Proof of Concepts schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) beschreibt den Prozess der Automatisierung von zeitaufwändigen, iterativen Aufgaben bei der Entwicklung einer Machine Learning Pipeline. AutoML beschleunigt und vereinfacht nicht nur den Machine Learning Workflow, sondern ermöglicht auch Nutzer:innen ohne spezifische ML-Kenntnisse einen Zugang zum maschinellen Lernen.

In diesem Webinar wird Ihnen anhand konkreter Beispiele gezeigt, wie auch Sie mit Hilfe von AutoML Proof of Concepts schnell und ohne explizites Expertenwissen durchführen können.

Inhalte

  • Aufbau einer Machine Learning Pipeline
  • AutoML Frameworks und ihre Funktionsweise
  • Praxisbeispiele und Anwendungsszenarien

Zielgruppe

Das Webinar richtet sich an Geschäftsführende, Unternehmer:innen, Projektleitende und Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen, die sich für maschinellen Lernens mittels AutoML interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

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Termin
25.10.2022 10:00 - 11:00 Uhr
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