Hyperparameter Tuning mit Optuna im Praxiseinsatz 1. Einführung in Hyperparameter Tuning: Definition von Hyperparametern und deren Bedeutung, Überblick über verschiedene Tuning-Methoden, Einfluss von Hyperparametern auf die Modellleistung 2. Methoden des Hyperparameter Tunings: Grid Search und Random Search: Vor- und Nachteile, Bayesian Optimization für komplexe Modelle, Best Practices für effektives Tuning 3. Praktische Übungen zum Hyperparameter Tuning: Durchführung von Tuning-Experimenten mit Beispielmodellen, Dokumentation und Analyse der Ergebnisse, Feedback und Optimierung der Tuning-Strategien 4. Fortgeschrittene Techniken für Hyperparameter Tuning: Verwendung von Optuna für effektives Tuning, Integration von Tuning-Methoden in den Trainingsprozess, Optimierung von Modellen für spezifische Anwendungen 5. Erfolgsmessung von Hyperparameter Tuning: Entwicklung von KPIs zur Bewertung von Tuning-Ergebnissen, Methoden zur Evaluierung der Modellleistung, Optimierung von Modellen basierend auf Tuning-Feedback 6. Praxisprojekt: Hyperparameter Tuning mit Optuna: Planung und Durchführung eines Tuning-Projekts mit Optuna, Präsentation der Ergebnisse und Erkenntnisse, Feedback von Experten und Peers 7. Reflexion und Transfer der Tuning-Lerninhalte: Zusammenfassung der erlernten Methoden und Konzepte, Entwicklung eines individuellen Plans zur Anwendung im Alltag, Diskussion über zukünftige Trends im Hyperparameter Tuning