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Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:
- Geschäftliche Anwendungsfälle als ML-Problem definieren
- ML-Datasets erstellen, die Generalisierungen ermöglichen
- ML-Modelle mit TensorFlow implementieren
- Die Auswirkungen von Parametern des Gradientenverfahrens auf Genauigkeit, Trainingsgeschwindigkeit, Dichte und Generalisierung verstehen
- Verteilte TensorFlow-Modelle erstellen und operationalisieren
- Merkmale darstellen und transformieren