Die Visualisierung komplexer Machine Learning-Prozesse wird durch den Einsatz von Power BI erleichtert. Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards, wenden DAX-Funktionen an und entwickeln datengetriebene Berichte zur Analyse und Optimierung von KI-Modellen.

Datenmanagement und -vorbereitung

SQL ermöglicht die effiziente Aufbereitung großer Datenmengen für Machine Learning.

  • Optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen zur gezielten Analyse relationaler Datenbanken
  • Vorbereitung von Daten für KI-Anwendungen

Datenpipelines automatisieren zentrale Workflows in der Modellentwicklung.

  • Strukturierte Prozesse zur Harmonisierung und Transformation von Daten
  • Sicherung konsistenter Datenqualität
  • Beschleunigung von Machine Learning-Prozessen in produktiven Systemen

Modellentwicklung und Optimierung

Explorative Datenanalyse unterstützt die Identifikation relevanter Features. Statistische Methoden kommen zum Einsatz, um datengetriebene Optimierungen vorzunehmen.

  • Feature Engineering und Modellvalidierung zur Erhöhung der Prognosegenauigkeit
  • Training tiefer neuronaler Netze
  • Durchführung von Hyperparameter-Tuning
  • Systematische Verbesserung KI-gestützter Entscheidungsprozesse

Maschinelles Lernen wird praxisnah für industrielle und forschungsorientierte Anwendungen eingesetzt.