Deep Learning: Deep Learning Techniken

Explorative Datenanalyse für Deep Learning-Modelle *Daten bereinigen, normalisieren und für neuronale Netze vorbereiten *Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen identifizieren *Feature Engineering anwenden, um Modellgenauigkeit zu verbessern !SQL für effiziente Datenverarbeitung in Deep Learning *Joins und Aggregationen nutzen, um Trainingsdaten gezielt zu strukturieren *Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance von ML-Workflows zu verbessern *Datenbanken effizient organisieren, um Deep Learning-Modelle mit sauberen Daten zu versorgen !Interaktive Visualisierung von Deep Learning-Ergebnissen mit Power BI *Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken verständlich darzustellen *DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen zur Modellbewertung durchzuführen *Aussagekräftige Berichte entwickeln, um Trainingsergebnisse fundiert zu präsentieren !Neuronale Netze und Optimierungsstrategien im Deep Learning *Modelltraining mit Convolutional und Recurrent Neural Networks durchführen *Hyperparameter-Tuning nutzen, um Modellleistung gezielt zu verbessern *Transfer Learning und reguläre Optimierungstechniken für praxisnahe Anwendungen einsetzen

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined