Hyperparameter Tuning im Experiment Tracking 1. Einführung in Hyperparameter Tuning: Definition und Bedeutung von Hyperparameter Tuning, Überblick über gängige Tuning-Methoden, Einfluss der Hyperparameter auf Modellleistung 2. Techniken des Hyperparameter Tuning: Grid Search vs. Random Search, Bayesian Optimization im Detail, Automatisierte Tuning-Tools und Frameworks 3. Implementierung von Hyperparameter Tuning-Projekten: Schritte zur Durchführung von Hyperparameter Tuning, Verwendung von Scikit-Learn für Tuning-Projekte, Datenmanagement und -vorbereitung 4. Analyse der Ergebnisse und Modelloptimierung: Metriken zur Bewertung von Modellen, Iterative Verbesserung der Modelle, Visualisierung von Tuning-Ergebnissen 5. Integration von Hyperparameter Tuning in Pipelines: Zusammenführung von Tuning mit ML-Pipelines, Best Practices für die Integration, Automatisierung von Tuning-Prozessen 6. Fallstudien zum Hyperparameter Tuning: Erfolgreiche Anwendungen in der Praxis, Vergleich von Modellen vor und nach Tuning, Lernpunkte aus realen Projekten 7. Zukunft des Hyperparameter Tuning: Trends und Entwicklungen im Tuning-Bereich, Neue Ansätze und Technologien, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen 8. Praktische Übungen zum Hyperparameter Tuning: Entwicklung eines eigenen Tuning-Projekts, Präsentation der Ergebnisse und Feedback, Integration in bestehende Systeme