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End-2-End vom Keras TensorFlow-Modell zur Produktion

Trainer:
Shirin Elsinghorst
Mark Keinhörster

Beschreibung

Durch das stark wachsende Datenvolumen hat sich das Rollenverständnis von Data Scientists erweitert. Statt Machine-Learning-Modelle für einmalige Analysen zu erstellen, wird häufiger in konkreten Entwicklungsprojekten gearbeitet, in denen Prototypen in produktive Anwendungen überführt werden.

Keras ist eine High-Level-Schnittstelle, die ein schnelles, einfaches und flexibles Prototypisieren von Neuronalen Netzwerken mit TensorFlow ermöglicht. Zusammen mit Luigi lassen sich beliebig komplexe Datenverarbeitungs-Workflows in Python erstellen. Das führt dazu, dass auch Nicht-Entwickler den End-2-End-Workflow des Keras-TensorFlow-Modells zur Produktionsreife leicht implementieren können.


Teilnahmevoraussetzungen und Zielgruppe

Zielgruppe sind Entwickler, Data-Scientisten, Data Engineers und Data Analysts. Mitzubringen ist ein Notebook mit Adminrechten und vorinstalliertes Docker (sowie ausreichend freier Speicherplatz, ca. 3GB)


Inhalte:

Intro: Machine Learning

  • Was ist Machine Learning
  • Der typische ML-Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level-API für TensorFlow

Praxisteil: Deep-Learning-Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

Praxisteil: Deep-Learning-Modelle mit Keras

  • Feed-Forward-Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep-Learning-Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Einzelschritte als Tasks implementieren
  • Export des Tensorflow-Modells aus Keras

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

Schulungssprache

Deutsch oder Englisch, Trainingsmaterial auf Englisch


Dauer in Tagen

2


Teilnahmegebühr

950 € zzgl. MwSt. pro Teilnehmer

Anmeldeformular

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