Salesnavigator Hyperparameter mit Schwerpunkt auf Tuning 1. Einführung in Hyperparameter-Tuning: Definition und Bedeutung von Hyperparametern im Machine Learning, Übersicht über verschiedene Arten von Hyperparametern, Einführung in die Relevanz von Tuning für Modellleistung 2. Methoden des Hyperparameter-Tunings: Grid Search: Vorgehensweise und Anwendungsbeispiele, Random Search: Vor- und Nachteile im Vergleich zu Grid Search, Bayesian Optimization: Konzept und Implementierung 3. Tools für Hyperparameter-Tuning: Überblick über gängige Tuning-Tools und Frameworks, Implementierung von Tuning in Python mit Scikit-learn, Einsatz von TensorBoard zur Visualisierung von Hyperparametern 4. Evaluierung der Modellleistung: Kennzahlen zur Bewertung von Modellen: Accuracy, Precision, Recall, Validierungsstrategien: K-Fold Cross-Validation, Vergleich von Modellen vor und nach dem Hyperparameter-Tuning 5. Praktische Anwendung von Hyperparameter-Tuning: Fallstudie: Hyperparameter-Tuning für ein reales Projekt, Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung eines Tunings, Dokumentation und Interpretation der Ergebnisse 6. Herausforderungen und Fallstricke beim Tuning: Überanpassung vermeiden: Best Practices, Umgang mit hohen dimensionalen Daten, Ressourcenmanagement beim Tuning komplexer Modelle 7. Zukunftstrends im Hyperparameter-Tuning: Neue Ansätze und Technologien im Bereich Tuning, Integration von AutoML in den Tuning-Prozess, Ausblick auf die Rolle von KI im Hyperparameter-Tuning 8. Zusammenfassung und Reflexion: Wichtige Erkenntnisse aus dem Kurs, Transfer des Gelernten auf eigene Projekte, Zukünftige Lernressourcen und -möglichkeiten