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 dieser Schulung zeigt Ihnen Christopher Sobel vom Fraunhofer IIS anhand konkreter Praxisbeispiele, wie auch Sie mit AutoML schnell und ohne explizites Expertenwissen Proofs of Concept durchführen und verlässliche ML-Anwendungen entwickeln können.

Inhalte

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

Vorteile für die Teilnehmenden

• Sie erhalten einen Überblick über die benötigten Schritte von einer initialen Problemstellung bis hin zu einem fertigen ML-Modell
• Sie bekommen das nötige Hintergrundwissen an die Hand, um schnelle Proofs of Concept mithilfe von AutoML umsetzen zu können
• Sie lernen anhand konkreter Praxisbeispiele eigenständig mit AutoML-Frameworks umzugehen

Zielgruppe

Die Schulung richtet sich an Unternehmer:innen, Geschäftsführende, Projektleitende sowie Interessierte aus kleinen und mittleren Unternehmen. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

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