Beschreibung
- Grundlagen des maschinellen Lernens
- Lernalgorithmen für die Klassifizierung trainieren
- Machine-Learning Klassifizierer mit Scikit-learn verwenden
- Datenvorverarbeitung
- Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion
- Best Practices zur Modellbewertung und Hyperparameter-Abstimmung
- Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning
- Machine Learning zur Analyse von Stimmungslagen nutzen
- Einbetten eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung
- Vorhersage stetiger Zielvariablen durch Regressionsanalyse
- Verwendung nicht gekennzeichneter Daten: Clusteranalyse
- Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes
- Parallelisierung des Trainings neuronaler Netze mit TensorFlow
- Die Funktionsweise von TensorFlow im Detail
- Bildklassifizierung mit tiefen konvolutionalen neuronalen Netzen
- Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente neuronale Netze
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Kommende Starttermine
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2 Dezember, 2024
- Online-Kurs / Fernlehrgang
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- Förderung möglich
7 Januar, 2025
- Online-Kurs / Fernlehrgang
- Online-Kurs / Fernlehrgang
- Förderung möglich
3 Februar, 2025
- Online-Kurs / Fernlehrgang
- Online-Kurs / Fernlehrgang
- Förderung möglich
3 März, 2025
- Online-Kurs / Fernlehrgang
- Online-Kurs / Fernlehrgang
- Förderung möglich
7 April, 2025
- Online-Kurs / Fernlehrgang
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- Förderung möglich
Kurs auf Anfrage
- Online-Kurs / Fernlehrgang
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Fiete-Schulze-Straße 13
06116 Halle (Saale)
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