Innovation durch AutoML - Datenanalyse und Vorhersagen auf Autopilot

Ziele

In dieser 1-tägigen Schulung "Einführung in AutoML - Maschinelles Lernen leicht gemacht" lernen Sie, wie Sie mittels AutoML automatisch Daten vorverarbeiten und Machine Learning Modelle trainieren können, um wichtige Aufgaben im Unternehmen wie Regressions- oder Klassifikationsprobleme rasch zu lösen. Das kann beispielsweise die Vorhersage von Umsatzzahlen sein, den Zustand einer Maschine oder aber die Vorhersage von Kundenverhalten (Kaufentscheidung ja/nein) betreffen. Solche Aufgaben können heute von AutoML Frameworks weitestgehend automatisch gelöst werden.

Zielgruppe

• Alle, die mit Maschinellem Lernen Probleme im Unternehmen möglichst automatisiert lösen wollen.

Voraussetzungen

• keine

Agenda

Einführung Machine Learning

• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Was ist Machine Learning, insbesondere Deep Learning?
• Was ist Data Science?

Übersicht über AutoML Frameworks

• Einführung AutoML: Welches Problem löst AutoML?
• Kriterien zur Auswahl eines AutoML Frameworks
• Vor- und Nachteile einiger AutoML Frameworks

Einführung in ein ausgewähltes AutoML Framework

• Historisches zu AutoGluon
• Grundlegende Operationen in AutoGluon

Fallstudie 1: Mit AutoML erzielbare Verkaufspreise vorhersagen

• Vorstellung des verwendeten Kaggle Datensatzes
• Automatische Aufbereitung der Daten
• AutoML zur automatischen Modellauswahl und Modelltraining
• Das fertige Modell speichern und in der Praxis anwenden

Fallstudie 2: Mit AutoML Kundenverhalten vorhersagen

• Vorstellung des verwendeten Kaggle Datensatzes
• Automatische Aufbereitung der Daten
• AutoML zur automatischen Modellauswahl und Modelltraining
• Das fertige Modell speichern und in der Praxis anwenden