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Schulung H2O AutoML für skalierbare Machine Learning-Lösungen
Effiziente AutoML-Lösungen mit H2O
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.930,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Beschreibung
Teilnehmende werden in die Lage versetzt, H2O AutoML effektiv zu nutzen, um leistungsstarke und skalierbare AutoML-Lösungen zu entwickeln. Durch praxisorientierte Übungen und detaillierte Anleitungen erlangen sie die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Modelle zu erstellen, Workflows zu automatisieren, Modelle zu überwachen und zu interpretieren, was zur Verbesserung der Effizienz und Qualität ihrer Datenverarbeitungsprozesse beiträgt.
H2O AutoML ist eine leistungsstarke und flexible Plattform für die automatische Erstellung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen. Es bietet eine breite Unterstützung für verschiedene Algorithmen, starke Tools zur Modellinterpretation und umfangreiche Integrationsmöglichkeiten mit beliebten Datenwissenschaftstools. Im Vergleich zu anderen AutoML-Plattformen bietet H2O AutoML den Vorteil der Open-Source-Verfügbarkeit und der starken Community-Unterstützung, was es zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen und Datenwissenschaftler macht, die robuste und skalierbare ML-Lösungen implementieren möchten.
Schauen Sie sich auch diese Machine Learning Seminare an.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, H2O AutoML effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche AutoML-Lösungen zu entwickeln, Modelle zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine Learning-Ingenieure, IT-Administratoren, Systemingenieure und IT-Manager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von H2O AutoML erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Datenverarbeitung sind hilfreich
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in H2O AutoML
- Überblick über H2O AutoML: Was ist H2O AutoML und warum ist es wichtig?
- Hauptmerkmale und Vorteile von H2O AutoML im Vergleich zu anderen AutoML-Plattformen.
- Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von H2O AutoML.
- Installation und Einrichtung
- Systemanforderungen und notwendige Software.
- Installation und Grundkonfiguration von H2O AutoML auf verschiedenen Plattformen (lokal, Cloud).
- Überblick über die H2O AutoML-Benutzeroberfläche und Navigation.
- Grundlegende Konzepte und Architektur
- Überblick über die Architektur von H2O AutoML: Modelle, Pipelines und Workflows.
- Einführung in die H2O-API und Entwicklung von AutoML-Anwendungen.
- Verständnis der verschiedenen Modelltypen: Supervised Learning, Regression, Klassifikation.
- Datenvorbereitung und -verarbeitung
- Einführung in Datenvorbereitungstechniken für AutoML.
- Nutzung von H2O-Tools zur Datenbereinigung und -transformation.
- Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines.
- Praktische Übung 1: Einrichtung einer einfachen AutoML-Anwendung
- Problemstellung: Implementierung einer einfachen AutoML-Anwendung mit H2O.
- Lösung:
- Installation und Konfiguration der H2O-Umgebung.
- Erstellung einer einfachen Datenpipeline und Anwendung von AutoML.
- Tool: Nutzung der H2O-API und Jupyter Notebooks.
- Ergebnis: Eine funktionsfähige einfache AutoML-Anwendung zur Modellgenerierung.
- Erweiterte Modellierung und Optimierung
- Nutzung von Hyperparameter-Tuning zur Optimierung von Modellen.
- Implementierung von Feature Engineering-Techniken zur Verbesserung der Modellleistung.
- Nutzung von Ensemble-Methoden zur Steigerung der Modellgenauigkeit.
- Modellbewertung und -auswahl
- Einführung in Bewertungsmetriken für Regression und Klassifikation.
- Nutzung von H2O zur Modellbewertung und -auswahl.
- Implementierung von Cross-Validation und k-Fold-Validierung.
- Deployment und Integration
- Deployment von H2O-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Integration von H2O-Modellen in bestehende Systeme und Anwendungen.
- Nutzung von REST-APIs zur Bereitstellung von Modellen.
- Monitoring und Fehlerbehebung
- Nutzung von Monitoring-Tools zur Überwachung von Modellen in Produktion.
- Implementierung von Logging und Tracing zur Fehlerbehebung.
- Nutzung von Metriken zur Analyse der Modellperformance und Optimierung.
- Praktische Übung 2: Erweiterte Modellierung und Deployment
- Problemstellung: Implementierung einer erweiterten AutoML-Anwendung mit Modelloptimierung und Deployment.
- Lösung:
- Nutzung von Hyperparameter-Tuning und Feature Engineering zur Modelloptimierung.
- Deployment des optimierten Modells in einer Produktionsumgebung.
- Tool: Nutzung der H2O-API und Deployment-Tools.
- Ergebnis: Eine erweiterte AutoML-Anwendung mit optimiertem und bereitgestelltem Modell.
- Skalierung von AutoML-Anwendungen
- Strategien zur Skalierung von AutoML-Anwendungen in Produktionsumgebungen.
- Nutzung von Kubernetes und Docker zur Orchestrierung und Skalierung von H2O-Anwendungen.
- Implementierung von CI/CD-Pipelines für AutoML-Modelle.
- Best Practices und Sicherheitsmanagement
- Best Practices für die Entwicklung und Verwaltung von AutoML-Anwendungen.
- Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutzrichtlinien.
- Verwaltung von Benutzerrollen und Zugriffsrechten zur Einhaltung von Compliance-Anforderungen.
- Modellinterpretierbarkeit und Erklärbarkeit
- Einführung in Techniken zur Modellinterpretierbarkeit.
- Nutzung von H2O-Tools zur Erklärung von Modellentscheidungen.
- Implementierung von Shapley-Werten und LIME zur Modellinterpretation.
- Fallstudien und praktische Anwendungen
- Analyse von Fallstudien zur Nutzung von H2O AutoML in verschiedenen Branchen.
- Diskussion von Best Practices und Lessons Learned aus realen Projekten.
- Anwendung der gelernten Konzepte auf eigene Projekte.
- Praktische Übung 3: Skalierung und Modellinterpretation
- Problemstellung: Implementierung einer skalierbaren AutoML-Anwendung mit Fokus auf Modellinterpretation.
- Lösung:
- Nutzung von Kubernetes zur Skalierung der Anwendung.
- Anwendung von Techniken zur Modellinterpretation und Erklärbarkeit.
- Tool: Nutzung der H2O-API, Kubernetes und Interpretations-Tools.
- Ergebnis: Eine skalierbare AutoML-Anwendung mit interpretierbaren Modellen.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 10.03.-12.03.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 12.05.-14.05.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 14.07.-16.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 15.09.-17.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 17.11.-19.11.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 10. Mär. - 12. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 12. Mai - 14. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 14. Jul. - 16. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 15. Sep. - 17. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 17. Nov. - 19. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!
Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!
Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.