Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAODigitalDialog / 21. Januar 2021, 10:00 - 10:45 Uhr
Einführung in Automated Machine Learning (AutoML)
Wie kann man mit AutoML maschinelles Lernen verbessern und vereinfachen?
Beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen und auch schon bei der Vorverarbeitung der Daten ist im Vorfeld meist nicht klar, welche Modelle bzw. Modellklassen, Hyperparameter, Skalierungen etc. für einen optimalen Lernprozess sorgen. Daher werden meist manuell Pipelines erstellt, die Parametergitter automatisch abtasten. Das Definieren solcher Pipelines kann aufwändig sein. Eine Garantie, dass die besten Einstellungen gefunden werden, gibt es nicht. Abhilfe versprechen Methoden des AutoML, die weite Teile eines Machine Learning-Projekts automatisieren.
Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über den Arbeitsablauf von Data Scientists und Machine Learning Engineers. Dabei wird auch auf die Grundzüge der KI eingegangen. Eine Übersicht bewährter Automatisierungsmethoden und ein intuitives Praxisbeispiel runden den DigitalDialog ab.
Das Team Digital Business
Das Team »Digital Business Services« und das Team »Angewandte KI« unterstützen darüber hinaus Unternehmen jeglicher Größe mit tiefergehenden Leistungsangeboten zur digitalen Transformation. Haben Sie u. a. Fragen zur Anbindung an das Internet der Dinge (IoT), zu flexiblen Lösungsansätzen durch Cloud Computing oder zur Machbarkeit von Künstlicher Intelligenz? Das Fraunhofer IAO begleitet Unternehmen neutral und anbieterunabhängig bei der Klärung dieser Fragen, aber auch bei weitergehenden Fragestellungen sowohl mit methodischer, fachlicher als auch technischer Kompetenz.
Im Rahmen des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Stuttgart und des Business Innovation Engineering Center (BIEC) bietet das Team »Digital Business Services« speziell für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) kostenfreie Angebote zum Einstieg in die digitale Transformation ihrer Prozesse, Produkte und Services an.
Die Veranstaltung richtet sich an:
Fach- und Führungskräfte, die die Grundprinzipien des maschinellen Lernens verstehen, vorzugsweise bereits erste Machine Learning-Projekte durchgeführt haben und nun ihren Kenntnisstand bzgl. der Durchführung von Machine Learning-Projekten erweitern möchten.
