Juniper Mist System

• Datenerhebung: Der erste Schritt besteht darin, einen relevanten und repräsentativen Datensatz zu sammeln, der zum Trainieren des Modells verwendet werden soll. Der Datensatz sollte Eingabemerkmale (z. B. Bilder, Text oder numerische Daten) und entsprechende Zielkennzeichnungen (die gewünschten Ergebnisse oder Vorhersagen) enthalten.
• Vorverarbeitung der Daten: Sobald der Datensatz gesammelt ist, muss er häufig vorverarbeitet werden, um die Daten zu bereinigen, umzuwandeln und zu normalisieren. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Daten in einem für das Training des Modells geeigneten Format vorliegen. Die Vorverarbeitung kann Aufgaben wie das Entfernen von Ausreißern, den Umgang mit fehlenden Werten und die Konvertierung kategorischer Variablen in numerische Darstellungen umfassen.
• Modellauswahl: Je nach Aufgabe und Art der Daten wird ein geeignetes Modell für maschinelles Lernen ausgewählt. Es gibt verschiedene Arten von Modellen, darunter Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze und andere. Die Auswahl basiert auf Faktoren wie der Komplexität des Problems, den verfügbaren Daten und der gewünschten Leistung.
• Entwurf der Modellarchitektur: Für Deep-Learning-Modelle wird eine geeignete Architektur entworfen, einschließlich der Anordnung und Konfiguration von Schichten, Neuronen und Aktivierungsfunktionen. Der Entwurf der Architektur ist entscheidend für die Fähigkeit des Modells, sinnvolle Merkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.
• Trainieren: In diesem Schritt wird das Modell anhand des vorverarbeiteten Datensatzes trainiert. Beim Training werden dem Modell iterativ die Eingabedaten vorgelegt, Vorhersagen berechnet, diese mit den tatsächlichen Zielen verglichen und die internen Parameter des Modells aktualisiert, um die Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten zu minimieren. Dies geschieht in der Regel mit Optimierungsalgorithmen wie dem Gradientenabstieg.
• Auswertung: Sobald das Modell trainiert ist, muss es bewertet werden, um seine Leistung zu beurteilen. Die Bewertungsmetriken hängen von der jeweiligen Aufgabe ab, wie z. B. Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung oder mittlerer quadratischer Fehler. Die Leistung des Modells auf einem separaten Testdatensatz wird bewertet, um sicherzustellen, dass es gut verallgemeinert und genaue Vorhersagen für ungesehene Daten machen kann.
• Abstimmung der Hyperparameter: Modelle für maschinelles Lernen verfügen häufig über Hyperparameter, die Aspekte des Trainingsprozesses steuern, z. B. die Lernrate, die Stapelgröße oder die Anzahl der Schichten. Diese Hyperparameter müssen abgestimmt werden, um die beste Kombination zu finden, die die Leistung des Modells maximiert.
• Einsatz: Nachdem das Modell trainiert und bewertet wurde, kann es eingesetzt werden, um Vorhersagen für neue, noch nicht gesehene Daten zu treffen. Dies kann die Integration des Modells in eine Anwendung, die Einrichtung einer geeigneten Infrastruktur und die Sicherstellung, dass die Vorhersagen des Modells in einer realen Umgebung zuverlässig und genau sind, beinhalten.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Mist System behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

• Produktüberblick
• Ersteinrichtung
• Produkt-Updates
• Sicherheitswarnungen
• Sicherheitswarnungen RSS-Feed
• Automatisierung mit APIs
• Marvis
• Standorte
• WiFi-Sicherheit
• WiFi-Konfiguration
• WiFi-Grundlagen und Best Practices für das Design
• Fehlerbehebung
• Sicherheit

WICHTIG: Dieses Seminar findet immer in den Kundenräumen statt und der Kunde stellt die technische Umgebung für das Seminar zur Verfügung.

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

https://www.microsoft.com/en/microsoft-365/

Hier sind einige der Berufsgruppen, die von einem solchen Seminar profitieren könnten:

Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich der maschinellen Lerntechniken erweitern möchten, können von der Teilnahme an einer solchen Schulung profitieren. Sie können neue Algorithmen, Ansätze und bewährte Verfahren für das Training von Modellen erlernen und Einblicke in die Bewältigung spezifischer Herausforderungen bei ihren Datenanalyseprojekten gewinnen.

Software-Ingenieure und -Entwickler: Softwareingenieure und -entwickler, die daran interessiert sind, maschinelles Lernen in ihre Anwendungen zu integrieren, können an Schulungsprogrammen teilnehmen, um die Grundlagen des maschinellen Lernens zu erlernen, zu verstehen, wie Modelle implementiert und in ihre Softwaresysteme integriert werden.

Forscher und Akademiker: Forscher und Akademiker auf dem Gebiet des maschinellen Lernens können an Schulungsprogrammen teilnehmen, um sich über die neuesten Fortschritte, Techniken und Methoden zu informieren. Sie können wertvolle Einblicke von Experten gewinnen und ihr Wissen erweitern, um ihre Forschung voranzutreiben.

Fachleute aus der Wirtschaft: Fachleute aus der Wirtschaft, die die potenziellen Anwendungen des maschinellen Lernens in ihrer Branche verstehen möchten, können an Schulungsprogrammen teilnehmen, um ein umfassendes Verständnis der Konzepte des maschinellen Lernens zu erlangen. Dies kann ihnen helfen, Möglichkeiten für den Einsatz von maschinellem Lernen in ihren Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozessen zu erkennen.

Datenanalysten: Datenanalysten, die mit großen Datensätzen arbeiten, können an Schulungen zum maschinellen Lernen teilnehmen, um zu lernen, wie sie Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen können, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie können Techniken für die Datenvorverarbeitung, das Feature Engineering und die Erstellung von Vorhersagemodellen erlernen.

IT-Manager und Entscheidungsträger: IT-Manager und Entscheidungsträger in Unternehmen können an Schulungsprogrammen teilnehmen, um ein konzeptionelles Verständnis des maschinellen Lernens zu erlangen. Dieses Wissen kann ihnen helfen, fundierte Entscheidungen über die Einführung von Technologien für maschinelles Lernen und die Zuweisung von Ressourcen zu treffen.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegende Programmierkenntnisse: Ein Verständnis von Programmiergrundlagen ist oft hilfreich, da viele Machine-Learning-Kurse auf Programmiersprachen wie Python aufbauen. Kenntnisse in anderen Programmiersprachen können ebenfalls nützlich sein.

Mathematische Kenntnisse: Ein grundlegendes Verständnis von Mathematik, insbesondere Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra und Differentialrechnung, ist oft von Vorteil. Diese Konzepte werden in vielen Machine-Learning-Algorithmen und -Techniken verwendet.

Statistikkenntnisse: Ein Verständnis grundlegender statistischer Konzepte wie Mittelwert, Standardabweichung, Hypothesentests und Regressionsanalyse kann bei der Auswertung von Machine-Learning-Modellen hilfreich sein.

Datenanalysekenntnisse: Einige Kenntnisse im Umgang mit Daten, wie z.B. Datenbereinigung, -exploration und -visualisierung, können für einen Machine-Learning-Kurs von Vorteil sein.

Schulungsumgebung: Bei diesem Seminar stellt der Kunde die Schulungsumgebung zur Verfügung.

Netzwerkenntnisse

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