Unterthema: AutoML
AutoML, kurz für Automated Machine Learning, ist ein aufstrebendes Gebiet innerhalb der künstlichen Intelligenz, das den Prozess der Modellentwicklung automatisiert. Anstatt dass Datenwissenschaftler und Ingenieure manuell die besten Modellarchitekturen, Hyperparameter und Merkmale für eine bestimmte Aufgabe auswählen müssen, nutzt AutoML Algorithmen, um diese Arbeit zu übernehmen. Diese Automatisierung umfasst verschiedene Schritte des Machine Learning-Prozesses, darunter Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Modellwahl und Hyperparameteroptimierung. Das Ziel von AutoML ist es, den Entwicklungsprozess effizienter zu gestalten und auch nicht spezialisierten Nutzern Zugang zu leistungsstarken Machine Learning-Modellen zu bieten.
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Kurse und Trainings zu AutoML richten sich in der Regel an eine breite Zielgruppe, von Einsteigern bis hin zu fortgeschrittenen Anwendern. Einsteigerkurse könnten grundlegende Konzepte von Machine Learning und AutoML behandeln und praktische Übungen mit gängigen AutoML-Tools wie AutoKeras, H2O.ai oder Google Cloud AutoML beinhalten. Diese Kurse sind oft für Studierende, Berufsanfänger oder Fachleute aus anderen Disziplinen gedacht, die sich Basiswissen aneignen möchten. Fortgeschrittene Kurse könnten tiefer in technische Details, wie komplexe Algorithmen zur Hyperparameteroptimierung oder spezifische Anwendungsfälle, eintauchen. Diese Kurse richten sich typischerweise an Datenwissenschaftler, Machine Learning-Ingenieure und IT-Professionals, die ihre Fähigkeiten erweitern und effizientere Entwicklungsprozesse implementieren möchten. Unternehmen und Organisationen, die daran interessiert sind, ihre internen KI-Kompetenzen zu stärken, könnten ebenfalls von diesen Trainingsprogrammen profitieren.