Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, H2O.ai effektiv zu nutzen, um zuverlässige und skalierbare maschinelle Lernmodelle zu implementieren. Sie lernen, wie sie H2O.ai-Modelle erstellen, verwalten und optimieren können.
Überblick und Geschichte: Was ist H2O.ai und warum ist es wichtig? Historische Entwicklung und Hauptmerkmale der Plattform.
Anwendungsbereiche: Diskussion der typischen Anwendungsbereiche von H2O.ai in verschiedenen Branchen, wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing.
Installation und Konfiguration
Installation: Anleitung zur Installation von H2O.ai auf verschiedenen Betriebssystemen (Windows, macOS, Linux).
Grundkonfiguration: Erste Schritte zur Konfiguration von H2O.ai und Anpassung der Umgebung.
Grundlagen des maschinellen Lernens mit H2O.ai
Übersicht: Einführung in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens.
H2O.ai-Algorithmen: Überblick über die wichtigsten Algorithmen in H2O.ai, einschließlich Gradient Boosting, Random Forest und Deep Learning.
Datenvorbereitung und -exploration
Datenvorbereitung: Techniken zur Datenvorbereitung und -bereinigung für H2O.ai-Modelle.
Datenexploration: Nutzung von H2O.ai-Tools zur Datenexploration und -visualisierung.
Erstellung und Auswertung von Modellen
Modelltraining: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung und zum Training von Modellen in H2O.ai.
Modellevaluierung: Methoden zur Bewertung der Leistung von maschinellen Lernmodellen.
Fallstudie 1: Vorhersage von Kreditrisiken
Problemstellung: Eine Bank möchte Kreditrisiken basierend auf historischen Kundendaten vorhersagen.
Lösung: Implementierung eines Gradient Boosting-Modells mit H2O.ai, das die Kreditwürdigkeit von Kunden vorhersagt.
Ergebnis: Ein funktionsfähiges Vorhersagemodell, das Kreditrisiken effektiv bewertet und minimiert.
Erweiterte Modellierungstechniken
Ensemble-Methoden: Nutzung von Ensemble-Methoden wie Stacking und Blending zur Verbesserung der Modellleistung.
Hyperparameter-Tuning: Techniken zur Optimierung von Hyperparametern und Verbesserung der Modellgenauigkeit.
Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
Einführung in AutoML: Überblick über die AutoML-Funktionen von H2O.ai.
Durchführung eines AutoML-Runs: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von AutoML zur Erstellung von Modellen.
Modellinterpretation und -visualisierung
Interpretierbarkeit von Modellen: Nutzung von Techniken und Tools zur Interpretation der Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen.
Visualisierung: Anwendung von Visualisierungstools zur Darstellung der Modellleistung und -vorhersagen.
Integration und Skalierung
Integration mit anderen Systemen: Anbindung von H2O.ai an Datenquellen und -senken sowie andere Analysewerkzeuge.
Skalierung von H2O.ai-Jobs: Techniken zur Skalierung von H2O.ai-Jobs zur Bewältigung großer Datenmengen.
Fallstudie 2: Kundenabwanderung vorhersagen
Problemstellung: Ein Telekommunikationsunternehmen möchte Kundenabwanderungen basierend auf Nutzungs- und Verhaltensdaten vorhersagen.
Lösung: Implementierung eines Random Forest-Modells mit H2O.ai, das die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung vorhersagt.
Ergebnis: Ein zuverlässiges Vorhersagemodell, das dem Unternehmen hilft, proaktiv Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.
Fallstudie 3: Betrugserkennung im Finanzwesen
Problemstellung: Ein Finanzdienstleister möchte betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennen und verhindern.
Lösung: Implementierung eines Deep Learning-Modells mit H2O.ai zur Echtzeit-Betrugserkennung.
Ergebnis: Ein leistungsfähiges Betrugserkennungsmodell, das die Sicherheit und Integrität der Finanztransaktionen verbessert.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Entwickler, IT-Profis und Ingenieure, die grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse in der Nutzung von H2O.ai zur Implementierung von maschinellen Lernmodellen erwerben möchten. Grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmiersprachen wie Python oder R sind hilfreich.
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