Low-Code AI

Kapitel 9. Die nächsten Schritte auf deiner KI-Reise

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Im Laufe dieses Buches hast du gelernt, wie Daten die Entscheidungsfindung in deinem Unternehmen mit einem unternehmensweiten ML-Workflow vorantreiben können, wie du deine Daten mit Blick auf die Erstellung von ML-Modellen verstehst und welche Tools für die Erstellung von ML-Modellen verfügbar sind. Du hast erfahren, wie du AutoML zum Trainieren deiner Regressions- und Klassifizierungsmodelle verwendest, wie du benutzerdefinierte Low-Code-Modelle mit SQL in BigQuery ML erstellst, wie du benutzerdefinierte Code-Modelle mit dem Scikit-Learn- und TensorFlow-Framework erstellst und schließlich, wie du die Leistung deines benutzerdefinierten Modells mit weiterem Feature-Engineering und Hyperparameter-Tuning verbessern kannst. Ich hoffe, du hast diese Reise als ebenso aufschlussreich wie unterhaltsam empfunden. Für viele dürfte das mehr als genug sein, um ML in ihre Problemlösungsprozesse einzubauen.

Für andere ist dies erst der Anfang einer längeren Reise in die Welt von ML und KI. In diesem Kapitel geht es darum, wie es weitergehen soll. Du erfährst mehr über andere wichtige Themen im Bereich Data Science und ML Operations (oder MLOps). Du wirst auch auf viele wunderbare Ressourcen hingewiesen, mit denen du dein Wissen über dieses Buch hinaus erweitern kannst.

Tiefer in die Datenwissenschaft einsteigen ...