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Kann ich mir eigentlich irgendwie Arbeit sparen, beim Entwickeln von eigenen Maschine Learning Modellen? Es ist jedes mal sehr aufwändig, wenn ich ein neues Modell trainieren möchte.

Datenaquise und Aufbereitung sowie Modelltraining sind meist das Aufwendigste und Teuerste beim Einsatz von Maschinellem Lernen. Diese Aufwände können jedoch deutlich reduziert werden, indem man Modelle weiterbildet, statt sie von Null auszubilden. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie ihr Daten und Modelle aus früheren Projekten sowie aus der Open-Source-Community wiederverwenden könnt, um die Entwicklungszeiten zu verkürzen und Kosten zu sparen.

Unsere einstündige Online-Veranstaltung ist perfekt für diejenigen, die sich mit dem Training und der Umsetzung eigener KI Modelle beschäftigen und beschäftigen wollen und Teil der Reihe “Lückenfüller – KI Wissen am Nachmittag”.

Wir freuen uns über eine rege Teilnahme und viel Wissbegierde.

Was sind die Voraussetzungen?

Sie sollten ein Grundverständnis über das Vorgehen beim Training von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen mitbringen.