Tutorial Maschinelles Lernen

Lerne Schritt für Schritt, wie du Daten- und Modellvalidierung mit DeepChecks automatisierst, um robuste ML-Performance sicherzustellen.

Dieses umfassende Tutorial zeigt dir, wie du mit AWS SageMaker ML-Modelle baust, trainierst und bereitstellst. Wir führen dich durch den kompletten Workflow – vom Einrichten der AWS-Umgebung und Erstellen einer SageMaker-Notebook-Instanz bis zur Datenaufbereitung, dem Training und dem Deployment als Endpunkte.

Entdecke Azure Machine Learning in unserem Guide für Einsteiger: Einrichtung, Modellbereitstellung sowie AutoML und ML Studio im Azure-Ökosystem.

Nutze die Möglichkeiten der ElevenLabs-API, einem leistungsstarken KI-Stimmengenerator. Lerne, wie du Text in Sprache umwandelst und Stimmen mit dieser Technologie klonst.

Erfahre, wie Blue-Green-Deployments nahezu null Downtime, einfache Rollbacks und sicheres Testen in Produktion in modernen DevOps- und Cloud-nativen Workflows ermöglichen.

Lerne, wie du mit R und SQLite von Grund auf eine ETL-Pipeline erstellst, Tweets in Echtzeit sammelst und für spätere Analysen speicherst.

Lerne, wie du Training, Evaluation, Versionierung und Deployment von Modellen mit GitHub Actions automatisierst – mit dem wohl einfachsten MLOps-Guide im Netz.

Lerne, wie du deine Daten in Tableau mit dem integrierten Clustering-Tool ganz einfach in Gruppen einteilst.

Lerne, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit dem TensorFlow-Framework 2 konstruierst und implementierst.

Das Potenzial von Docker und Kubernetes für den Erfolg von Machine Learning freisetzen

Entdecke die leistungsstarken Funktionen der OpenAI Whisper Python API für Transkription und Übersetzung. Sie unterstützt viele Sprachen und bietet mit Prompts präzisere Transkriptionen.

In diesem Tutorial lernst du typische Stolperfallen kennen, die dir bei Data-Science-Projekten "in freier Wildbahn" begegnen können.