Wussten Sie, dass ein großer Teil der Machine-Learning-Modelle im Produktivbetrieb hinter den Erwartungen zurückbleibt, weil die dazugehörigen Experimente nicht ordnungsgemäß automatisiert, nachverfolgt oder statistisch validiert werden?

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um ML- und KI-Fachleuten dabei zu helfen, Machine-Learning-Experimente effizient zu automatisieren, zu analysieren und zu bewerten, um so die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und den geschäftlichen Nutzen zu verbessern. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Ihren Experimentier-Workflow zu optimieren, Modellverzerrungen zu erkennen, Modellaktualisierungen durch A/B-Tests zu validieren und den praktischen Nutzen Ihrer ML-Lösungen zu messen – Fähigkeiten, die Sie sofort anwenden können, um Ihre Modellentwicklungspipeline zu verbessern. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: • Experimentergebnisse zu analysieren, um die Bedeutung von Merkmalen zu bestimmen und Modellverzerrungen zu identifizieren. • Die Auswirkungen von Modellaktualisierungen auf geschäftliche KPIs mithilfe von A/B-Tests zu bewerten. • Ein Experimentier-Framework zu erstellen, um die Nachverfolgung von Hypothesen und die statistische Analyse zu automatisieren. Dieser Kurs ist einzigartig, da er eine Brücke zwischen technischer Experimentierung und geschäftlicher Bewertung schlägt und Sie in die Lage versetzt, die Leistung von ML-Modellen durch Automatisierung und datengestützte Validierung mit messbaren Unternehmensergebnissen zu verknüpfen. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, sollten Sie über folgende Voraussetzungen verfügen: • Grundkenntnisse in ML/KI • Erfahrung in der Programmierung mit Python • Verständnis statistischer Konzepte (Signifikanztests, Konfidenzintervalle) • Vertrautheit mit Metriken zur Modellbewertung