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Schulungsübersicht
Introduction to Transfer Learning
- Was ist Transferlernen?
- Wichtige Vorteile und Grenzen
- Wie sich Transfer Learning vom traditionellen maschinellen Lernen unterscheidet
Verständnis von vortrainierten Modellen
- Überblick über beliebte vortrainierte Modelle (z. B. ResNet, BERT)
- Modellarchitekturen und ihre wichtigsten Merkmale
- Anwendungen von vor-trainierten Modellen in verschiedenen Domänen
Feinabstimmung vortrainierter Modelle
- Verstehen der Merkmalsextraktion im Vergleich zur Feinabstimmung
- Techniken für eine effektive Feinabstimmung
- Vermeiden von Überanpassung während der Feinabstimmung
Transfer-Lernen in Natural Language Processing (NLP)
- Anpassen von Sprachmodellen für kundenspezifische NLP-Aufgaben
- Verwendung von Hugging Face Transformatoren für NLP
- Fallstudie: Sentiment-Analyse mit Transfer Learning
Transfer-Lernen in Computer Vision
- Anpassen von vortrainierten Bildgebungsmodellen
- Verwendung von Transfer Learning zur Objekterkennung und -klassifizierung
- Fallstudie: Bildklassifizierung mit Transfer Learning
Praktische Übungen
- Laden und Verwenden von vortrainierten Modellen
- Feinabstimmung eines vortrainierten Modells für eine bestimmte Aufgabe
- Bewertung der Modellleistung und Verbesserung der Ergebnisse
Reale Anwendungen von Transfer Learning
- Anwendungen im Gesundheitswesen, Finanzwesen und Einzelhandel
- Erfolgsgeschichten und Fallstudien
- Zukünftige Trends und Herausforderungen beim Transfer Learning
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit neuronalen Netzen und Deep Learning
- Erfahrung mit Python-Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Enthusiasten des maschinellen Lernens
- KI-Experten, die Techniken zur Modellanpassung erforschen
14 Stunden